麦肯锡洞察：AI Agent——重塑企业核心与驱动万亿增长的战略引擎

 

麦肯锡核心洞察：AI Agent正从辅助工具进化为自主决策与执行的战略资产，驱动企业核心流程重塑与万亿级价值创造（预估达4.4万亿美元）。理解其工作原理、多样形态（从Copilot到虚拟员工）、商业潜能、关键挑战（信任、变革、安全）与部署路径，是企业赢得未来的战略必修课。

---

当业界目光仍聚焦于生成式AI的内容创造能力时，一场更深刻的变革已悄然启动。AI Agent（人工智能代理）正浮出水面，其意义远超自动化工具的迭代。它们代表着一种全新的智能范式——具备自主性、规划力与执行力，能够重塑企业运营的核心逻辑，甚至以“数字员工”的形态深度融入组织。这不是技术趋势的简单延续，而是关乎未来竞争格局的战略转折点。麦肯锡的深入研究揭示了这一变革的全貌。

战略解读：AI Agent何以成为下一代企业智能的核心？

• • 超越指令执行，赋予“代理权” (Agency)：
  AI Agent的核心突破在于被赋予了“代理权”。它不再是被动响应的程序，而是能够主动感知环境、自主制定决策、并采取行动以达成目标的智能实体。这种战略自主性意味着Agent能够承担更复杂、更动态的任务，从根本上改变人机协作模式。企业可构建由多个Agent组成的智能系统，实现：
• • 复杂工作流的端到端编排
• • 跨职能、跨系统的Agent协同
• • 基于深度分析的复杂问题求解
• • 动态评估与优化信息质量
• • 能力跃迁：“思考”到“行动”的战略转向
  生成式AI (GenAI) 的自然语言处理能力与记忆结构的显著进步，是驱动AI Agent能力跃迁的双引擎。这使得Agent不仅能理解复杂指令，更能记忆上下文、学习偏好、积累经验，实现持续的性能优化与个性化交互。
  关键在于，AI Agent正完成从“思考”（知识问答、内容生成）到“行动”（直接操作软件、调用API、执行业务流程）的战略转变。科技巨头的积极布局（如Google Project Astra, Microsoft Copilot生态）预示着Agent行动时代的到来。其战略意义在于，AI正从信息处理工具，进化为直接参与价值创造的生产要素。
• • 澄清关键认知：Agent > LLM
  必须明确，AI Agent并非等同于大语言模型 (LLM)。LLM是Agent实现自然语言交互、利用海量知识的重要赋能技术，但Agent是一个更宏大的概念。为完成复杂任务，Agent能够集成并调度多种专用AI模型（如视觉、预测、优化模型）及传统工具。LLM是其“交互界面”和“知识顾问”，而Agent本身是运筹帷幄、驱动行动的“战略指挥官”。

运行机制：解构AI Agent自主价值创造的闭环

AI Agent实现自主价值创造并非魔法，而是遵循一套严谨的内部运行逻辑，可概括为价值驱动的“四步闭环”：

• • 核心流程：
1. 1. 战略对齐与规划 (Align & Plan)： 接收并深度理解任务目标，结合上下文与约束条件，自主制定最优行动计划。
2. 2. 资源调度与执行 (Orchestrate & Execute)： 智能分解任务，将子任务分配给内部“专家Agent”或外部工具，高效协同并执行。
3. 3. 动态反馈与迭代 (Feedback & Iterate)： 在执行中主动寻求澄清、获取反馈，并基于新信息实时调整策略、优化路径。
4. 4. 价值交付与闭环 (Deliver & Close)： 完成最终行动，交付高质量成果，并将过程经验反馈至知识库用于未来改进。

• • 图注：AI Agent工作流：模拟高效虚拟同事的闭环运作，自主规划、协同执行并持续优化，驱动战略目标达成。
• • 成功基石：内置的智能与治理机制
  支撑这一闭环高效、可靠运行的关键在于：
• • 内化的协作与学习智能： Agent具备高效的内部通信、状态同步与冲突解决能力，并能通过持续学习（包括从失败中学习）提升整体效能。
• • 严谨的治理与控制框架： 必须内置多层级治理机制以确保其行为可控、可靠、合规：
• • 自我评估与修正 (Self-Correction): 通过反馈循环进行质量控制。
• • 人类决策回路 (Human-in-the-Loop): 在关键节点或高风险场景自动上报，由人类进行最终决策。
• • 独立的“批判性”Agent (Critic Agent): 扮演内部审计角色，挑战和验证其他Agent的计划与输出。
• • 主动澄清机制 (Proactive Clarification): 在信息不足或指令模糊时主动提问。
• • 嵌入式伦理与合规守卫 (Embedded Ethics & Compliance): 自动化监测与修正潜在偏见、安全隐患或违规行为。

战略版图：AI Agent的多样化形态与企业应用矩阵

AI Agent并非单一形态，而是呈现出多样化的应用模式，企业需根据自身战略目标和成熟度进行选择与组合：

• • 应用形态矩阵：
• • ① 个人生产力倍增器 (Copilot Agents): 赋能个体，提升日常工作效率与质量（如Microsoft 365 Copilot）。战略价值在于广泛提升员工基线能力。
• • ② 流程自动化引擎 (Workflow Automation Platforms): 优化或重构特定业务流程，实现端到端的自动化（如Microsoft Copilot Studio）。战略价值在于提升运营效率、降低成本。
• • ③ 领域深度解决方案 (GenAI-Native Domain Solutions): 以AI为核心重塑特定业务功能（如智能客服、AI驱动研发）。战略价值在于构筑特定领域的竞争优势。
• • ④ AI原生运营模式 (AI-Native Operating Models): 将AI Agent深度融入企业整体架构与文化，实现系统性的AI驱动。战略价值在于实现颠覆式创新与商业模式变革。
• • ⑤ “数字员工”新范式 (AI Virtual Workers): 最具颠覆性的形态，Agent作为虚拟团队成员直接嵌入现有组织。战略价值在于可能绕过大规模组织重构，快速引入AI能力并实现价值捕获。
• • 战略部署考量： 企业通常需要采用差异化、组合式的部署策略，平衡短期效益与长期转型目标。

价值锚定：AI Agent驱动4.4万亿美元增长的商业逻辑

AI Agent的战略价值远超效率提升，其核心在于驱动根本性的商业变革。麦肯锡预测，GenAI的企业应用有望创造年均4.4万亿美元的巨大经济价值，而AI Agent是解锁这一潜力的关键钥匙。

• • 核心价值驱动力：
• • 重塑核心业务流程： Agent能够处理高度复杂、动态变化、需跨领域协作的任务（如贷款审批、供应链优化），实现传统自动化无法企及的深度与广度。
• • 加速IT现代化进程： Agent可显著加速遗留系统的分析、文档化、重构与迁移，降低技术债，提升企业敏捷性。
• • 提升客户体验与创收： AI Agent不仅能提升服务效率（客服问题解决率+14%，处理时间-9%），更能通过个性化互动和主动服务驱动客户满意度提升和收入增长。联想等先行者已在软件工程（效率+15%）和客服（两位数效率增长）领域验证了其价值。
• • 关键竞争优势来源：
1. 1. 驾驭复杂性与不确定性： Agent能在非结构化、规则之外的环境中稳健运行。
2. 2. 自然语言驱动的易用性： 极大降低AI应用门槛，赋能更广泛的员工。
3. 3. 与现有生态的无缝集成： Agent能像人一样使用现有工具与系统，减少集成壁垒。

战略前瞻：警惕“涌现智能”与拥抱“虚拟员工”的颠覆性趋势

在AI Agent的演进路径上，两大趋势值得企业战略层面的高度关注：

• • 趋势一：“涌现智能”(Emergent AI)——不可预测的机遇与风险
  麦肯锡专家指出，多Agent系统在复杂交互中可能产生未被预设的、超越个体能力总和的智能行为——即“涌现智能”。
• • 战略机遇： 可能自发产生突破性创新或超预期的优化方案。
• • 战略风险： 其行为的不可预测性对治理、风险控制和伦理提出了严峻挑战。企业需建立强大的监测、评估和干预机制。
• • 趋势二：“AI虚拟员工”——组织敏捷性的新可能？
  “AI虚拟员工”模式，即Agent作为功能完整的团队成员嵌入现有流程，可能提供一条绕过传统大规模组织变革、更快实现AI价值的敏捷路径。
• • 战略意义： 降低AI应用的初始门槛和组织阻力，加速价值实现周期。
• • 考量： 对人机协作模式、管理范式和企业文化提出新的要求，但可能比全面转型更易于阶段性实施。

战略落地：克服AI Agent部署的三大核心挑战

要将AI Agent的潜力转化为现实，企业必须正视并系统性地应对三大核心挑战，将其视为战略成功的前提：

• • 挑战一：构建可信赖的AI (Building Trust as a Foundation)
  信任是AI Agent规模化应用的基石。用户和员工对AI决策的可靠性、安全性、公平性存在天然疑虑。
• • 战略要务： 必须建立透明、可解释、可审计的Agent系统，实施严格的错误校验与风险评估机制（如某银行的幻觉检测架构）。麦肯锡合伙人Roger Roberts强调，与所有利益相关方建立深度信任是获取AI最大价值的前提。
• • 挑战二：驱动深度的组织变革 (Managing Transformational Change)
  部署AI Agent绝非单纯的技术实施，而是深刻的组织变革管理。
• • 战略内涵： 需要自上而下地推动流程再造、角色重定义、技能体系升级（包括人机协作能力）、以及支持性文化建设。麦肯锡资深合伙人Amar指出，企业需“彻底重塑职能部门的工作方式”。
• • 挑战三：保障数据安全与合规 (Ensuring Data Security & Compliance)
  数据是AI Agent的燃料，也是核心风险点。Agent对数据的广泛访问和处理带来了严峻的安全与隐私挑战。
• • 战略红线： 必须将数据安全与合规置于最高优先级，建立贯穿Agent生命周期的治理框架，包括严格的权限控制、数据脱敏、行为监控、以及对相关法规（如GDPR）的遵循。

架构演进：支撑AI Agent战略的技术底座升级

AI Agent的广泛应用，正驱动企业IT架构发生根本性转变：从“以应用为中心”的孤岛模式，迈向“以Agent为核心”的、高度互联协作的智能网络。

• • 新兴架构模式：
  麦肯锡识别出三种支撑未来Agent生态的关键技术模式：
1. 1. 赋能型超级平台 (Super Platforms): 原生集成强大Agent能力的下一代企业软件平台 (如CRM, ERP)。
2. 2. 安全智能包装器 (AI Wrappers): 在不暴露核心数据和算法的前提下，使内部服务能安全调用外部AI能力（如LLM）或与其他系统协作。
3. 3. 定制化智能体 (Custom AI Agents): 利用模型微调 (Fine-tuning) 和检索增强生成 (RAG) 等技术，构建深度结合企业专有知识与流程的定制Agent。RAG技术尤为关键，它使Agent能实时、准确地利用内部最新信息。
• 
  

  

• • 图注：技术架构演进：企业正通过超级平台、AI包装器和定制Agent三大模式，构建支持AI Agent战略的新一代技术底座。
• • 架构升级要求： IT架构需向更敏捷、模块化、API驱动、并支持持续迭代与治理的方向演进。

战略行动方略：企业拥抱AI Agent机遇的三大支点

面对AI Agent带来的颠覆性机遇，企业领导者应采取果断且系统性的行动。麦肯锡建议聚焦三大战略支点：

• • 1. 以终为始，重估技术投资组合 (Strategic Portfolio Review)：
  用AI Agent的可能性，系统性地审视所有重大技术投入，特别是那些长周期、高人力的项目。优先将资源投向能被Agent显著加速或提升价值的领域。摒弃仅为“贴标签”的表面AI应用。
• • 2. 聚焦核心，攻坚关键业务挑战 (Focus on High-Impact Problems)：
  将AI Agent的初始应用聚焦于解决企业最核心、最复杂、价值最高的痛点（如核心流程瓶颈、重大技术债、关键决策难题）。集中资源打透关键场景，以实现最大化的战略回报和示范效应。
• • 3. 系统规划，前瞻布局能力建设 (Proactive Capability Building)：
  将AI Agent视为驱动整体变革的引擎，而非孤立技术。必须系统性地规划并投资于：
• • 未来人才体系： 识别、引进和培养新技能组合（如Agent设计、人机交互、AI伦理）。
• • 下一代技术平台： 演进IT架构，引入Agent管理与治理工具。
• • 适配性运营模式： 调整组织结构、流程与激励机制，营造拥抱Agent的文化。

结语：把握AI Agent战略机遇，塑造企业未来

AI Agent代表的不仅是技术的进步，更是企业运营逻辑和竞争优势来源的根本性转变。它们正从科幻走向现实，从边缘走向核心。

正如麦肯锡的深度洞察所揭示，AI Agent蕴含着重塑行业格局、驱动万亿级增长的巨大潜能。然而，能否成功驾驭这一变革力量，取决于企业是否能够：

• • 建立战略远见， 认识到Agent的颠覆性意义。
• • 构建核心能力， 掌握部署和管理Agent的关键要素。
• • 管理变革风险， 主动应对信任、组织和安全挑战。
• • 采取果断行动， 将洞察转化为切实的企业战略和执行力。

AI Agent的时代已经开启。对于每一个立志于在未来竞争中脱颖而出的企业而言，理解、拥抱并战略性地运用AI Agent，已不再是选项，而是关乎生存与发展的必然。

贵公司将如何制定AI Agent战略？欢迎分享您的见解与实践。

推荐阅读 

• • AI Agent：生成式AI的下一个前沿阵地: https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/why-agents-are-the-next-frontier-of-generative-ai

 

（文：子非AI）