世界经济论坛最新发布的调研数据显示，82%的企业高管计划在未来1-3年内采用AI代理。与此同时，Asana工作创新实验室的《2025年AI工作现状》报告揭示，员工普遍预期将43%的工作量委托给AI完成。这两组数据共同勾勒出一个清晰的趋势：Agentic AI（代理式人工智能）正从原型阶段走向规模化应用。

然而，从试点到规模化部署的过程中，企业面临着诸多挑战。多数组织仍不确定如何负责任地评估、管理和治理Agentic AI。这种”战略共识”与”落地困惑”之间的张力，恰恰反映了当前企业在Agentic AI应用上面临的深层次挑战。

回顾企业信息化的演进历程，不难发现，每一次重大技术变革都遵循着相似的规律。从ERP的普及，到云计算的全面渗透，除却技术本身，真正的挑战在于企业如何调整自身的组织架构、业务流程和管理理念来适配新技术。如今的Agentic AI正处在这样一个关键的转折点。它不仅要求企业重新审视工作流程的设计逻辑，更需要从根本上重构治理体系和决策机制。

认知偏差：规模化落地的隐形壁垒

大量企业在部署Agentic AI时，采取的是一种“增量式”思维，试图将AI能力简单叠加到现有的工作流程中。这种做法的本质是用传统的线性流程思维去理解和应用本质上具有自主性和协同性的Agentic AI，结果往往是只能用AI处理一些标准化的简单任务，一旦遇到复杂场景就需要频繁的人工介入，不仅没有提升效率，反而增加了复杂度。

在传统的商业数据分析流程中，当企业需要评估某个营销活动的效果时，数据分析师需要从多个业务系统中导出数据，手动进行数据清洗和整合，然后使用Excel或BI工具制作各类报表，最后基于这些报表撰写分析报告并提出建议。这一过程可能需要数天时间，且高度依赖分析师的个人经验和技能。

Agentic AI要实现的不是简单地替代其中某个环节，而是要建立一个全新的分析范式：自动从多个数据源采集相关信息，智能识别数据质量问题并进行清洗，运用先进的统计模型和机器学习算法分析活动效果，自动发现数据中的异常模式和潜在机会，最终生成包含深度洞察和可执行建议的完整报告。这已经不是对原有流程的优化，而是一种全新的数据分析工作模式。这就引出了Agentic AI规模化落地的第一个关键认知：建立”AI Native思维”。

AI Native思维：从工具应用到能力重构

AI Native思维方式的核心是将AI能力作为业务设计的起点，而不是终点。它要求企业从业务目标出发，重新思考工作流程应该如何组织、人与AI之间应该如何分工、数据和系统应该如何联动。

在这一过程中，员工的工作重心将从”如何执行具体任务”转向”如何设定目标和边界”，企业的流程设计也将从”线性”转向”协同”。

当Agentic AI能够承接大量重复性、规则性的执行任务时，管理者便可以将更多精力投入到战略规划、趋势预判和创新探索上；业务人员可以跳过繁琐的数据整理和基础分析环节，直接聚焦于需要人类判断力和创造力的核心决策。AI在这个过程中完成了从”辅助工具”到”协作伙伴”的角色转变，真正成为组织效能的倍增器。

然而，当企业真正开始基于AI Native思维重构业务流程时，很快会遇到第二个挑战：单一的Agentic模型难以支撑复杂业务场景的全流程闭环。

这是因为企业的实际业务往往涉及多个维度的能力需求，既需要深度的数据分析和决策推理、精准的系统操作和工具调用，还需要跨部门、跨环节的信息协同。单一的Agentic模型能力边界决定了它只能覆盖某一个特定环节，无法实现端到端的自主执行。

多智能体协同：复杂场景的系统方案

多智能体协同架构的核心理念是将复杂的业务流程拆解为模块化的任务单元，由具备不同专业能力的智能体分工协作完成。这种架构设计借鉴了人类组织中高效团队的运作模式：明确每个成员的专业分工，建立清晰的协作规则，通过统一的协调机制确保信息流转和任务执行。

以商业数据分析场景为例：当业务人员提出”分析过去三个月的用户增长趋势，识别关键驱动因素和潜在风险”的分析需求时，系统可以自动启动多智能体协同流程，不仅提升单个分析任务的执行效率，更为企业建立了一种可扩展、可复制的AI应用范式。当新的分析需求出现时，企业不需要从零开始设计AI解决方案，而是可以基于成熟的多智能体架构，根据不同业务场景的需求，灵活组合新工具与智能体，形成动态协作的智能体集群。这种灵活性和可扩展性，正是Agentic AI从试点走向规模化的关键支撑。

明略科技（2718.HK）推出的DeepMiner大模型产品线代表了多智能体协同架构在企业级AI应用中的一次系统性实践，将企业在Agentic AI应用中面临的复杂挑战转化为可工程化实现的技术方案。

Foundation Agent作为整个系统的智能中枢，承担着任务分配、资源调度和结果整合的职责，确保多个智能体之间的协作不会陷入混乱，每个任务都能被合理分解和有序执行。Mano模型专注于虚拟世界的操作能力，像人类一样理解和操作各类企业软件系统，打通从AI决策到实际执行之间的”最后一公里”。Cito模型则聚焦于行业知识的深度应用和专业推理能力，能够动态构建符合特定业务场景的推理链路，实现复杂商业问题的精准拆解和优化决策。

通过Foundation Agent的统一调度，各个模型构建了一个”思考-决策-执行”的完整闭环。同时，Human-in-the-Loop的人机交互模式则意味着企业可以随时介入任务执行过程，调整工作方向、细化任务要求，确保AI准确理解复杂需求。