xpander：企业AI智能体管理新方案
企业面临AI智能体激增挑战
企业级人工智能正面临新的基础设施问题：公司积累智能体的速度超过了开发治理系统来管理它们的速度。
根据研究公司Gartner的估计，到2028年，全球财富500强企业平均使用的AI智能体将超过150,000个，而2025年这一数字还不足15个。然而，该研究公司指出，只有13%的组织认为自己目前拥有合适的AI智能体治理方案。
这种日益扩大的差距催生了一个市场，即能够运行在单个模型和智能体之上的基础设施层——处理执行、权限、可观测性、记忆、对企业系统的访问以及生命周期管理，而不需要开发者为每个新智能体重新构建这些服务。
xpander.ai是一家由前AWS首席工程师创立的初创公司，是最新试图拥有这一层的公司。该公司今天正式推出其企业级AI智能体平台，将其定位为一种供应商中立的构建、运行和管理跨不同模型、智能体框架和基础设施环境的智能体的控制平面。
在接受VentureBeat的独家采访中，xpander.ai的首席执行官兼联合创始人David Twizer表示，公司从企业客户那里日益听到三个问题：智能体在没有集中治理的情况下本地运行，智能体工作流仅限于单个用户，以及基础设施绑定到单一的AI供应商。
“第三个问题是最关键的部分：被锁定在单一供应商那里，”Twizer告诉VentureBeat。”你所做的一切实际上都由你选择合作的公司拥有——他们的工具、他们的路线图、他们对智能体应如何应对你一切事务的政治观点。”
模型之上：控制层的争夺
在智能体基础设施中，模型可移植性正变得越来越普遍。
以LangChain的LangSmith部署为例，它提供了部署和管理生产级智能体的基础设施。企业可以在自己的Kubernetes基础设施中完全运行其控制平面和智能体服务器，包括在隔离环境和数据驻留敏感环境中。LangChain还提供混合部署方案，客户操作智能体服务器，而LangChain管理控制平面。
CrewAI也在朝类似的方向发展。其企业版包括集中治理、SSO、基于角色的访问控制、工作负载身份和策略，同时支持在CrewAI的云、客户的VPC或客户拥有的基础设施中部署。CrewAI表示其平台可以跨模型和云工作，并让客户保留和修改为其智能体生成的代码。
Temporal从另一个角度处理这个问题。它不提供端到端的智能体管理环境，而是为长时间运行的AI工作流提供持久执行，包括崩溃恢复、重试、人工批准以及可以穿过故障状态的状态管理。其AI平台可以编排跨不同模型、工具和系统的工作流。
与此同时，模型和云供应商自身正在向上扩展到这一基础设施层。OpenAI的Frontier平台提供共享的企业上下文、权限、智能体执行和管理，而谷歌的Gemini企业智能体平台将托管运行时基础设施与智能体身份、集中治理、记忆、围绕智能体间和智能体与工具交互的跟踪和策略执行相结合。
换句话说，xpander的差异点不能仅仅在于企业可以在一个模型供应商的云之外运行智能体。几个竞争对手已经提供了这种灵活性的版本。
xpander更大的赌注是，企业将希望有一个框架中立的控制平面，位于日益多样化的模型、智能体框架和面向员工的AI界面上层。
为模型更迭而设计的运行时
xpander平台的核心是它所谓的”通用工具套件”(Universal Harness)——一种模型、框架和云无关的运行时，用于将智能体作为可移植的企业工作负载执行。
公司可以使用xpander的托管环境，或者在企业版下，在Kubernetes或本地基础设施上自行部署。该公司还明确列出了AWS、Google Cloud、Microsoft Azure、私有VPC和完全隔离的本地环境作为支持的部署目标。
框架方面的声明同样广泛：xpander表示客户可以带来使用LangChain、Strands和Agno等框架构建的智能体，以及他们现有的提示、规则和技能。它支持专有、开源权重和客户微调的模型。
对于开发人员，xpander提供了三种主要的集成路线：用于控制平面操作的语言不可知REST API，用于构建智能体和工作流的Python SDK，以及Model Context Protocol支持，使智能体和工具能够暴露给MCP客户端，如Claude Desktop和Cursor。REST接口包括管理和调用智能体、任务和知识库的操作，而SDK添加了事件处理和智能体生命周期抽象。
“想象一个在你的场所、私有云或我们的xpander云中运行的Kubernetes环境，”Twizer告诉VentureBeat。”那个中立的工具套件可以运行任何供应商的任何智能体。”
Twizer表示，最终目标是使模型选择更类似于在应用程序下选择计算，而不是将整个组织承诺给一个完整的软件生态系统。
“你可以从Claude到ChatGPT到Kimi再到自己的微调模型，”他说。”所有这些都将被使用，就像你使用CPU的方式一样。你不太关心谁制造它们。你只希望你的应用程序能够运行。”
这种架构旨在让底层工作负载变化，而编排和操作层保持相对稳定。
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