五分之一企业难控AI智能体实时支出
企业AI编排：多元化平台成主流
企业AI团队已不再押注单一编排平台。根据VB Pulse数据，如今企业中位数同时运行三个平台——这并非偶然，而是因为没有任何一家厂商能够完全获得企业的信任来主导整个AI生态系统。
这种策略不仅是为了避免供应商锁定和保持灵活性（尽管这是重要原因），还源于对供应商安全与权限能力的持续不确定性和不信任。企业希望能够自行施加控制。
目前，Microsoft在主要使用率上领先，而Anthropic在企业未来规划中大幅领先。然而，企业在多个方面仍面临挑战，特别是在代币使用和智能体支出可见性方面。
这些发现来自一项持续分析，研究企业实际部署和使用AI的方式：他们的平台选择、决策指导因素、优先事项、AI期望、成本控制方法，以及他们的AI是否真正具有智能体特性，还是仅披着”智能体”外衣的聊天机器人。
VB Intelligence正在听取前线开发者的反馈：软件和机器学习工程师、产品与项目经理，以及数据/AI/分析副总裁和总监。
可见性与控制的忧虑
在对107家企业的调查中，智能体编排已明显呈现多元化趋势。调查显示，大多数企业并未单一依赖任何一种模式：85%的企业使用两种或更多编排工具；64%使用三种。仅有15%的企业运行单一编排平台。
Microsoft AI Foundry/Copilot Studio出现在70%的技术栈中，OpenAI的智能体SDK在68%的系统中使用，而Anthropic的Claude平台则在47%的企业中部署。受访开发者也在一定程度上使用Google的企业智能体平台、LangChain/LangGraph、Salesforce Agentforce、Amazon Bedrock和LlamaIndex。除了供应商工具外，22%的开发者运行定制的内部编排系统。
这种混合能力趋势预计将持续发展。超过一半的受访者（53%）表示，到2026年底，主要控制平面将是混合型的。14%的企业计划使用供应商管理服务，13%打算采用定制内部控制平面，11%则押注于与模型提供商解耦的外部平台。
与此相关，超过三分之二的受访者计划在一年内更换平台：15%将在未来三个月内（或更早），24%在三到六个月内，28%在六到十二个月内。Claude智能体SDK是正在考虑的主要工具之一；43%的开发者正在探索Anthropic构建的模型。大约三分之一的开发者关注Google的企业智能体平台，另外31%专注于定制内部编排系统，25%正在研究OpenAI的选项。
或许从早期云计算锁定的经验中吸取教训，企业不再选择单一的”赢家”。他们正在有意构建一个未来，其中多个编排平台、模型和智能体在混合控制平面协同工作。
总体而言，受访者对他们运行的平台表示满意，整体满意度评分为4.17分（满分5分）。但他们对于实施便利性（评分为3.91分）和性价比（3.63分）的满意度较低。随着编排平台和AI路线图的成熟，这些评分值得持续关注。
企业投资方向
企业购买决策现在基于多种因素的混合考量。除了灵活性（29%的受访者提及），主要考虑因素包括安全与权限（17%）、生产可靠性（15%）以及对智能体执行的控制（15%）。只有十分之一的企业认为模型引力（与先进基础模型的自然对齐）在购买决策中重要；8%的人提到开发便利性，4%引用总体拥有成本，仅有2%关注延迟和内存性能。
支出也反映了企业在可见性、安全和控制方面的优先级。开发者在智能体监控和调试（31%）以及安全和权限执行（30%）方面投入最多。工作流工具占另外19%。这比早前一个月的调查发生了转变，当时工作流工具在编排支出中领先。
企业主要优化任务完成可靠性（30%）、多步骤工作流管理（27%）、开发人员生产力（23%）和运营稳定性（13%）。目前只有7%的受访者将最终用户体验列为首要优先事项，表明许多企业目前仍专注于编排而非用户体验。
本质上，企业在传递多步骤工作流完成时表明工作流成功。当平台实际部署后，简化和开发及最终用户体验可能成为更大关注点。
可见性问题
开发者在选择平台时最关心的问题围绕控制和监督。他们不希望供应商限制他们在特定平台上查看智能体活动的能力。首要考虑因素包括安全和权限限制（37%）、供应商锁定（23%）、有限的可见性和可观测性（22%）以及围绕模型和工具的不灵活性（16%）。
同时，在智能体发展的早期阶段，企业仍难以控制智能体代币使用；五分之一的企业仍然无法实时阻止失控智能体的支出。
开发者采用多种策略试图控制智能体支出：30%依赖平台原生控制（内置预算上限或节流），25%构建了定制网关基础设施（代理中间件来拦截失控智能体）。
四分之一的受访者使用动态路由将繁重工作卸载到低成本模型，21%仍然仅依赖被动监控，如事后日志；这些企业没有实时终止开关。
一个有趣的发现：与之前的调查不同，组织规模在财务控制成熟度方面影响不大——员工人数超过10,000的企业中，18%仅采用被动控制，而规模较小的企业这一比例为23%。
显然，虽然企业认识到支出问题，但许多尚未构建基础设施来控制它。
多数企业仍未部署真正的多步骤智能体
受访者被要求诚实地评估其技术栈；共识似乎是”智能体”正缓慢但确定地超越披着更华丽外衣的聊天机器人。
数据如下：少数受访者（2%）报告其系统76%至100%是先进且基本自主的；14%表示51%至75%的系统是复杂的多智能体管道；47%报告26%至50%的系统是真正的编排。
在另一端，35%表示仅1%至25%的系统是真正的编排；大多数部署仍为基础助手，3%仍在仅部署聊天机器人。
这与6月的脉搏调查一致：71%的受访者表示其部署的”智能体”中，四分之一或更少能够自主完成多步骤工作，仅十分之一表示他们已大规模部署智能体。
毫无疑问，企业正在为智能体构建控制平面和基础设施；但对许多企业而言，真正的智能体浪潮仍在地平线之外。
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