代理式AI与生成式AI：企业编排需兼顾两者的关键
内容提要
生成式AI与代理式AI在企业中的区别在于：前者生成内容，后者执行操作。代理式AI失败时直接改变系统状态，风险更高，需运行时治理。企业编排层需为代理式AI提供策略执行、审计和可见性，而非仅依赖输出审查。Control-M平台通过统一编排，支持两者，确保代理行动受控且可追溯。
延伸解读
风险不对称：为何治理必须前置
生成式AI出错时，产出的是错误内容，如不准确的摘要或代码，其影响通常在被采纳后才扩散，可通过人工或自动审查拦截。而代理式AI出错时，直接对系统执行错误操作，如触发错误作业或错误重路由，后果可能立即显现，无缓冲时间。因此，对代理式AI的治理不能仅依赖输出审查，而需在运行时强制执行策略，确保代理无法越界，并保留完整审计记录。
编排层不可被代理取代
有观点认为代理式AI将取代编排层，但文章强调，将两者合并会丧失独立治理能力。编排层应作为外部独立系统，对代理行为施加策略、审计和可见性，确保代理行动符合企业利益。代理负责执行，编排负责治理，二者职责分离，才能保障生产环境的可控性。
统一编排是落地关键
企业需同时支持生成式与代理式AI，但二者对编排需求不同：生成式AI需要可靠的数据管道和输出流转，代理式AI则需要受控执行。文章以Control-M为例，说明通过统一编排平台，可将两类AI纳入同一治理框架，既支持生成式AI工作流，也通过集成CrewAI、LangGraph等框架及MCP服务器，让外部代理在受控环境下运行，确保可追溯性。
Q&A
生成式AI和代理式AI的核心区别是什么？
生成式AI的核心功能是生成内容，如文本、代码、图像或摘要，它根据提示生成新内容，是反应式的，输出通常需要人工审查。代理式AI则追求目标，它制定计划、跨系统执行操作，并根据条件变化调整，是目标驱动的，输出是改变系统状态的结果。
为什么代理式AI的风险比生成式AI更高？
因为代理式AI失败时会产生错误行动，直接改变系统状态，可能导致错误触发作业、错误重路由工作负载或加剧问题，且后果可能立即发生。而生成式AI失败时只产生错误内容，如不准确的摘要或代码，其影响在有人或系统基于该内容行动之前是有限的。
企业编排层需要为代理式AI提供哪些关键能力？
企业编排层需要为代理式AI提供治理执行，包括在行动时强制执行策略、保持完整的审计跟踪，以及提供足够的可见性以便企业干预。这与生成式AI仅需要可靠的工作流不同，代理式AI需要运行时治理，而不仅仅是输出审查。
生成式AI和代理式AI在编排需求上有何不同？
生成式AI需要可靠的工作流，确保模型获得正确数据，输出被正确传递。代理式AI需要治理执行，包括策略执行、审计和可见性。生成式AI的编排侧重于数据管道和输出流转，而代理式AI的编排侧重于对代理行动的实时控制和监督。
Control-M如何支持生成式AI和代理式AI？
Control-M通过统一编排层支持两者。对于生成式AI，它编排包含生成式AI任务的工作流，并利用生成式AI提供Jett助手和AI工作流创建器。对于代理式AI，它编排AI代理和AI驱动的任务，与CrewAI、LangGraph和Snowflake Cortex等框架集成，并通过MCP服务器允许外部代理与Control-M交互，同时保持治理。
为什么代理式AI不能取代编排层？
因为代理式AI作为编排引擎会放弃独立的治理层。编排层需要独立于代理之外，以治理代理的行动，应用策略、审计和控制。如果代理和编排层合并，企业将失去对代理行为的独立监督，这是企业不应放弃的。
生成式AI和代理式AI如何协同工作？
它们可以协同工作，代理式AI系统基于语言模型，使用生成式AI进行推理、规划和中间任务，如总结数据或解释结果。编排层协调两者，确保生成式步骤获得正确输入，代理式步骤在设定的控制下运行。
