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Airrived推代理式可觀察性 助企業實時監控AI代理決策

商業事

Airrived推代理式可觀察性 助企業實時監控AI代理決策
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Airrived推代理式可觀察性 助企業實時監控AI代理決策

2026年09月14日 18:00 最後更新:18:33

隨著企業競相在其營運中部署人工智能代理,一個關鍵問題正迅速浮現,其速度超越大部分機構能夠解答:誰正在監察這些代理?

在杜拜GISEC展覽上,Airrived將公布「代理式可觀察性」功能,這是其企業級代理式操作系統(Agentic OS)的一項重大擴展。該功能旨在讓機構全面掌握人工智能代理的行為方式,由企業數據進入平台一刻起,經代理推理及執行,直至最終業務成果。

Airrived推出代理式可觀察性,賦予企業對每個人工智能代理決策的實時可見性及控制權。 AP圖片

Airrived推出代理式可觀察性,賦予企業對每個人工智能代理決策的實時可見性及控制權。 AP圖片

傳統應用程式監控旨在回答一個簡單問題:軟件是否正在運行?然而,代理式人工智能要求更嚴謹的答案。誰創建了這個代理?它能存取甚麼?它獲授權採取甚麼行動?它依賴哪些人工智能工具?甚麼數據正流經它?人類是否需要批准其決策?最終,它決定了甚麼,以及該決策的成本是多少?

Airrived的代理式可觀察性功能將所有這些答案整合到一個單一控制平面。

Airrived聯合創辦人兼行政總裁Anurag Gurtu表示:「企業正從執行指令的軟件,轉向能夠推理、決策及行動的代理。無法看見的事物便無法治理。代理式可觀察性賦予企業從數據、決策、行動到成果的全面可見性。」

追蹤完整的代理旅程

Airrived提供整個代理生命週期的可見性:

企業整合 → 情境湖 → 代理式應用程式 → 代理 → 行動 → 成果

機構可以追蹤數據如何從企業整合進入Airrived的「情境湖」,經代理式應用程式及個別代理,最終到達這些代理所產生的行動及成果。Airrived不僅確認代理已執行,更揭示執行過程的完整環境。

對於每個代理及代理式應用程式,Airrived會顯示其創建者、擁有者、相關用戶、角色、權限及獲准採取的行動,以及在行動前是否需要人工審批。

該平台亦會揭示用於構建及運行每個代理的底層人工智能工具,包括Airrived的專有功能,以及客戶用來創建自身代理的人工智能工具。

情境湖:賦予代理企業情境

Airrived代理式操作系統的基礎是「情境湖」,它匯集了來自各企業系統的數據及營運情境。

這使Airrived能夠將代理視為在它們所使用的企業資訊及所產生結果的情境中運作,而非孤立的人工智能程序。機構可以追蹤代理可用的情境、獲准存取的內容、隨後的行動,以及最終產生的結果,從而建立一條可觀察的鏈條,將企業數據及情境直接連接到人工智能驅動的決策及行動。

連接技術執行與業務成果

代理式可觀察性超越了基礎設施指標。Airrived將人工智能執行直接連結到代理所產生的業務及營運成果,包括安全警報、身份權限、高風險供應商標記,以及跨資訊科技營運的根本原因分析,具體取決於應用程式。

結果是從進入人工智能系統的企業資訊,到其最終產生的決策或行動,都有一條可追溯的路徑。

風險與經濟效益的可見性

Airrived亦為人工智能營運中歷來不透明的兩個維度帶來可見性:敏感數據暴露及人工智能經濟效益。

機構可以追蹤敏感資訊(包括個人身份識別資訊、支付卡行業數據及受保護健康資訊)在代理工作流程中的存在及流動。同時,代幣及模型消耗追蹤功能讓機構清晰了解其人工智能營運成本,將以往不透明的代幣經濟學轉化為可量化的人工智能財務營運。

Gurtu補充指:「代理式人工智能不能成為企業內部運作的黑箱。每個代理都需要擁有者。每個行動都需要權限。每次敏感數據互動都需要可見性。每筆人工智能消耗都需要問責。每個人工智能決策都需要可觀察的結果。」

為代理式企業構建控制平面

隨著機構從試驗個別協作代理,轉向營運自主代理網絡,Airrived相信可觀察性將成為企業人工智能的基礎設施,其重要性如同現今的身份及存取管理。

Airrived的代理式操作系統將情境湖、人工智能應用程式、代理、編排、推理、模型、治理、可觀察性及基礎設施整合到一個單一的企業平台中。

透過代理式可觀察性,機構現在可以構建代理、運行代理,並精確了解這些代理正在做甚麼。

關於Airrived

Airrived是一家開發企業級代理式操作系統的公司,旨在讓每位商業用戶成為人工智能專家。該平台使機構能夠在網絡安全、資訊科技及企業營運中,使用、構建、部署、治理及操作人工智能代理及代理式應用程式。Airrived支援在內部部署、私有基礎設施及完全氣隙環境中的企業人工智能部署。

(美聯社)

專為人工智能(AI)提供數據啟動服務的Boomi公司,周二公布多項主要平台創新,旨在解決企業採用人工智能的關鍵障礙。這些更新的核心是Boomi的代理控制平面(Agent Control Plane),這項人工智能原生基礎設施可安全地將人工智能代理連接至核心業務系統,提供代理活動的管治,並控制失控的人工智能成本。這項關鍵基礎設施可靈活地在公共雲、客戶自有雲(VPC)或內部部署環境中運行,直接支援數據及數碼主權,並讓機構對其人工智能資產擁有更大營運控制權。

主要重點

Boomi提供關鍵基礎設施,為企業人工智能帶來控制權。 AP圖片

Boomi提供關鍵基礎設施,為企業人工智能帶來控制權。 AP圖片

人工智能管治缺口帶來新一代企業風險

人工智能的採用速度正迅速超越管治能力。企業將代理投入生產的速度,快於其了解這些代理正在做甚麼、成本多少,或當代理觸及錯誤系統時會發生甚麼。這種差距引入了嚴重的營運、財務及安全風險:無法預測的代幣開支、專有知識產權損失、合規風險,以及無法全面了解人工智能在業務中的運作。面對這種不確定性,許多機構只能採取唯一手段:關閉存取權限。限制連接性在紙面上確保了企業安全,但卻令代理無法獲取使其發揮作用的系統和數據,阻礙人工智能的價值實現。

機構不應在快速推進人工智能與保持數據及基礎設施控制之間作出選擇。人工智能代理需要深入存取Salesforce、SAP、Oracle及Workday等核心交易系統,以提供真正的業務價值,但若在缺乏專門的政策執行和嚴格的邊界控制下授予該存取權限,則會將關鍵企業知識產權暴露於公共模型和未經授權的數據洩漏風險。這種控制平衡是當今企業科技中最大未受管理風險。正是由於這種管治缺失,許多人工智能項目停滯於試點階段,而許多已投入生產的代理則在缺乏安全審計能力或明確財務問責制下運行。

獨立研究量化問題的兩方面

Omdia企業資訊科技首席分析師Michael Barnes指出:「管治討論已從模型風險轉向執行風險。企業不再主要擔心代理說了甚麼,而是擔心它對總帳或客戶記錄做了甚麼、該行動的成本以及六個月後在審計中能否重構該決定。雲端及模型供應商各自管治其自身資產,這使得一般企業擁有數個部分審計追蹤,但沒有完整的追蹤。正確處理此問題的機構,正將執行機制置於代理與記錄系統之間的路徑上,而非其旁邊。」

透過供應商及模型中立的安全機制實現人工智能營運化

Boomi的代理控制平面充當供應商及模型中立的控制點,直接位於任何人工智能代理、模型或應用程式(無論是基於Boomi、第三方或開源框架構建)與運行業務的交易系統之間。Boomi並非將公司鎖定在單一專有雲生態系統中,而是提供對代理執行的控制,同時保留隨時間演進人工智能策略的自由。

Boomi透過六個核心業務場景實現企業人工智能營運化:

1. 管治代理行動及控制擴散

Boomi透過單一控制點,幫助機構重獲對碎片化、多供應商人工智能採用的控制權,該控制點集中代理及工具的可見性、檢查實時流量、應用身份及速率限制、遏制代幣超支及成本飆升,並暫停高風險交易行動以待人工審批。代理控制平面提供可見性層;Boomi人工智能網關(基於Boomi近期收購Lunar.dev的技術構建)將充當執行層,將MCP網關及LLM網關功能整合到一個控制點。

2. 安全地將人工智能連接至企業系統

Boomi提供受管治的代理連接。Boomi Connect將企業系統公開為受管治的MCP伺服器及工具,兼容MCP的代理可發現及調用,因此員工可安全地採用Claude、ChatGPT及Gemini等人工智能工具。各職能的業務專業人員可即時存取超1,000個預建MCP伺服器及工具,無需構建及維護自訂連接器。Boomi Connect透過現有身份提供者配置存取權限,並對工具調用進行認證、記錄及計量,從而應用管治。(Boomi Connect 及 MCP 網關)

3. 在自有防火牆後運行代理

Boomi透過其混合運行時架構提供部署靈活性,在私有網絡及區域邊界內安全運行代理、工具、自帶模型及專用小型語言模型**。這讓企業能夠符合數據主權要求,將敏感知識產權保留在企業防火牆後,並優化計算成本。(運行時)

4. 將答案基於業務真相及血緣關係

Boomi透過將推理基於專家認可的業務定義及端到端數據血緣關係,減少代理幻覺及代幣浪費,讓企業能夠了解人工智能驅動行動的數據來源。(代理上下文)

5. 將意圖轉化為經批准的工作流程

Boomi透過讓非技術團隊可透過自然語言編寫多系統代理工作流程,解決展示超越基本聊天機械人可衡量人工智能回報的壓力。每個解決方案均以兩種視圖呈現——邏輯的業務視圖及實施的技術視圖——因此業務及資訊科技團隊可就相同的代理解決方案達成一致,並在上線前進行測試及審查。(Boomi 編排)

6. 為開發者開放平台

透過擴展的API及創新開發者工具,釋放Boomi企業平台的全部潛力。透過自然語言編排、管理及擴展代理開發、數據管理及平台營運的工作流程。代理信任評分等新興功能展示了現有的可能性。(Boomi Agentstudio API、Boomi Companion 技能、代理信任記分卡)

Boomi主席兼行政總裁Steve Lucas表示:「兩年前,31%的財務營運從業員正在管理人工智能開支。今年這一比例為98%。財務部門已介入所有人工智能討論,並提出大多數架構無法回答的三個問題:哪個代理進行了這項開支、用於何處以及由誰批准。除非企業能夠回答這些問題,否則人工智能是一項無人能辯護的開支,無法辯護的項目便無法獲得資金。這正是Boomi代理控制平面所改變的:代理可見、行動受管治、資金可歸屬、在業務所需之處運行。控制並非企業人工智能的阻礙,而是使其規模化成為可能。」

建基於信任

Boomi提供驅動代理企業的關鍵人工智能基礎設施。超30,000名客戶信任該平台每季度處理超2,000億條訊息,並擁有超16項安全認證,涵蓋受規管企業所遵循的地區及行業標準。由於與核心系統的連接已到位、受管治及審計,Boomi將企業已依賴的基礎設施轉化為代理運行的基礎。

額外資源

關於 Boomi

Boomi是專為人工智能提供數據啟動服務的公司,透過在整個業務中激活數據來驅動代理企業。Boomi企業平台是活躍數據基礎,提供必要的代理基礎設施以推動代理轉型。透過將代理設計與管治、API及MCP管理、整合與自動化以及數據管理統一到單一平台,Boomi使機構能夠透過安全、可擴展的連接來駕馭人工智能的力量。Boomi受到超30,000名客戶的信任,並獲得超800個合作夥伴網絡的支援,幫助各種規模的機構實現規模化的敏捷性、效率及創新。

常見問題

問:Boomi的代理控制平面是甚麼?

Boomi的代理控制平面是關鍵的人工智能原生基礎設施,需要在強大企業控制下管治及營運代理工作負載。作為供應商及模型中立的控制點,它將代理連接至系統、管治其嘗試的行動,並將答案基於已驗證的業務數據。

- 企業資訊科技及安全部門:它提供營運控制、應用安全政策,並在公共雲、內部部署或主權環境中安全運行。

- 財務及業務主管:它提供代理的全面可見性,以追蹤消耗、維持嚴格成本控制及遏制失控的人工智能開支。

問:Boomi的代理控制平面是新產品嗎?

Boomi的代理控制平面是由Boomi企業平台驅動的解決方案。它匯集關鍵代理功能,以連接、構建、情境化、管治及運行代理,使機構能夠規模化營運企業人工智能。

問:Boomi的代理控制平面解決了甚麼問題?

企業無法安全地授予自主代理存取關鍵營運系統的權限,否則會冒著安全、合規或財務風險。代理需要實時系統存取權限以提供業務價值,但未受管治的存取引入嚴重風險,導致大多數企業人工智能試點項目停滯。代理控制平面使代理行動、數據存取及API調用在不同模型及應用程式中可見、受政策管治及可審計,使機構能夠安全地從人工智能試點轉向全面生產。

問:對於人工智能代理而言,「受管治」實際意味著甚麼?

這意味著代理在經驗證的非人類身份下運行,並具備細粒度、基於角色的存取控制,而非共享的過度授權API密鑰。代理嘗試的行動及其觸及的系統需要明確、基於政策的權限。代幣使用及API開支透過每個代理的速率限制及財務上限進行管理。高風險交易行動在執行前暫停以待人工審批,事件則記錄在集中審計追蹤中。這些控制由Boomi人工智能網關在流量路徑中實時應用,而非在事件發生後於政策文件中描述。

問:代理控制平面有助於優化人工智能開支,還是僅執行政策?

兩者皆是。執行管治的相同可見性也提供營運及財務成本控制。透過Boomi的代理控制平面,團隊可實時追蹤所有活躍代理的使用情況、性能及代幣消耗。這使機構能夠識別高效能工作負載、標記消耗過多代幣卻無成果的代理,並在未受監控的調用導致財務意外前重新分配預算。

問:Boomi的代理控制平面是否與我們現有來自其他供應商的人工智能代理及模型兼容?

是的。Boomi是供應商及模型中立的。它為基於Microsoft、AWS、Salesforce或開源模型等框架構建的代理、工具及模型提供單一控制點。機構亦可部署自訂內部代碼、自帶模型(BYOM)或微調的專家小型語言模型(SLM),而無需供應商鎖定。

問:我們已有來自雲端供應商及模型供應商的管治工具。這有何不同?

雲端及模型供應商在其專有平台內管治流量,在多雲環境中造成碎片化的管治孤島。在多個雲端、模型及SaaS平台運行人工智能工作負載的企業,難以透過其中任何一個全面管治,且每個供應商都有將工作負載保留在其自身環境中的內在利益。Boomi的代理控制平面凌駕於所有這些之上,提供一個通用執行層、跨供應商審計追蹤及可見性,無論是哪個模型或雲端正在執行工作。

問:我們能否在自有基礎設施上運行自己的模型,包括小型語言模型?

是的。Boomi運行時支援自帶模型(BYOM)部署,涵蓋Claude及ChatGPT等商業大型語言模型、開源模型及私有模型實例,Boomi正推出微調小型語言模型(即將推出),作為這次發布的一部分,在運行時內部運行。在企業控制的基礎設施上運行企業控制的模型,解決了數據主權問題,並將可變的每個代幣成本轉化為可預測的計算成本。

問:我們是否需要替換現有系統或整合才能使用它?

不。營運系統保持不變。現有Boomi整合流程可作為受管治工具向代理公開,無需重建。對於非Boomi系統,代理透過Boomi超1,000個預建MCP啟用工具庫進行連接。

問:Boomi如何定價?

定價靈活且基於消耗,允許機構從小規模開始,並隨著使用量增長擴大投資。入門選項包括部署初始用例的按用量付費層級,無需長期資本承諾,以及適用於多雲代理部署的企業容量計劃。

問:Boomi如何將人工智能代理連接至SAP、Salesforce或Workday等後端系統?

Boomi透過Boomi Connect將人工智能代理連接至後端系統,提供受管理的模型上下文協議(MCP)工具服務,並配備企業級MCP網關。Boomi利用超1,000個預建工具,將複雜的整合轉化為安全的MCP工具。它應用實時協議安全、基於角色的存取控制及速率限制;授予代理交易存取權限,無需自訂代碼或暴露憑證。

問:我們如何開始?

機構可從Boomi探索工作坊開始,Boomi領域專家將與架構、安全及營運團隊合作,識別高影響力人工智能用例、繪製系統依賴關係,並建立符合該機構合規標準的管治護欄。

問:為何選擇Boomi?

信任:超30,000名客戶信任該平台每季度處理超2,000億條訊息,並擁有超16項安全認證,涵蓋受規管企業所遵循的地區及行業標準。中立性:Boomi是模型及平台無關的,管治任何雲端或供應商生態系統中的代理、模型及工具。完整性:Boomi將連接性、身份管治、數據基礎及隨處運行執行引擎整合到單一平台。

(美聯社)

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