超越 Agents：将治理它们的新系统
每一次重大的技术浪潮都会创造出一个新的基础设施层。互联网催生了身份、支付和云基础设施。移动端催生了应用商店、归因系统和设备管理。SaaS 催生了协作、可观测性和工作流软件。
如今，在这个时代，AI 正在创造其自身的基础设施层。我们相信，在未来十年，这些系统将成为企业软件中一些最重要的类别。
当今围绕 AI 的大量讨论都聚焦于模型、agents 和自动化。这些发展固然重要，但它们也指向了一个更广泛的转型：那些围绕它们进行构建的公司正在发生变化。许多组织仍然运行在一种框架之内，即由人类做出决策，而 AI 协助执行。
随着时间推移，这种关系正变得更加动态。智能系统将影响建议、确定行动优先级，并参与过去完全由人类处理的决策。随着这一转型持续推进， 未来的工作将越来越围绕监督、治理和审计展开 。从人类主导的系统演进到日益自主的系统，这一进程催生了对新工具、工作流和运营模式的需求，以确保 AI 始终与人类目标保持一致。
在以往的技术周期中，使新技术能够安全且高效扩展的系统创造了重大价值。我们认为，围绕 AI，类似的模式也开始显现。
新的 Agentic Systems
随着我们从静态的 Systems of Record 迈向动态的 Systems of Action；我们认为下一波 agentic systems 将开始成形：Systems of Control、Systems of Ambition，以及 Systems of Trust。
-
控制系统帮助组织引导、治理并保护人类与 AI 混合劳动力。它们建立边界、权限、问责结构和运营监督。
这为什么重要： 以往的技术周期通过帮助企业管理谁可以访问应用程序、数据和系统，为 Okta、Ping Identity 和 Duo Security 这样的公司创造了巨大的价值。在一个 AI 优先的世界中，组织不仅需要管理人类身份，还可能需要管理代表其运作的数百万个自主代理身份。这一挑战已从劳动力管理扩展到机器规模的劳动力治理。
-
信任系统提供核实、透明性和可审计性。它们建立起这样的信心：决策、动作和结果始终与组织要求及利益相关者期望保持一致
这为何重要：Datadog 和 Snowflake 等公司之所以成为基础性平台，是因为它们帮助组织监控复杂系统并建立可信的事实来源。Agentic systems 引入了新一层复杂性，因为它们的决策是概率性的，而非确定性的。企业将越来越需要了解决策是如何做出的、采取了哪些行动，以及结果是否与业务目标一致。信任将成为采用的前提条件。
-
雄心系统有助于确定优先级和目标。随着 AI 在执行方面变得更加强大，组织将需要一些机制，使自主系统能够直接与战略目标、业务成果和人类意图保持一致。
这为何重要：Salesforce 帮助组织协调人工执行，使顾客活动围绕收入目标保持一致，而 Anaplan 帮助领导者对战略和财务计划进行建模。下一代系统将超越规划和报告，直接将业务目标与自主执行连接起来。随着 AI agents 具备独立行动的能力，组织将需要能够将人类战略意图转化为在不断壮大的 agentic workforce 中协调一致行动的平台。
新的护城河
在这些类别中胜出的公司，将会在组织的运营方式中形成结构性嵌入。它们不只是工具，而将成为定义标准、编码机构知识并建立随时间不断深化的问责结构的系统。基础设施与工具的区别，在于价值将积累于何处：最持久的企业不只是自动化工作流，它们还将拥有这些工作流所产出的结果。随着这些系统运行时间越长，组织的决策、结构和预期就越会围绕它们构建。这种深度将使新进入者难以复制。
投资于构建 AI 基础设施的创始人
我们相信，这些转变将定义下一代公司的构建方式。它们将影响产品如何被设计、决策如何被制定、信任如何被建立，以及企业如何创造持久价值。
我们的判断是，这些变化具有结构性。以往的技术周期催生了基础性类别，使新技术能够安全且高效地实现规模化。如今，随着 AI 渗透到各行各业，新的类别将会出现，用于治理、引导和验证日益自主的系统。
随着这一新的基础设施层逐渐成形，打造这些企业的创始人将基于不同的假设开展工作，解决不同的问题，并以目前才刚开始显现的方式创造价值。
如果你正在构建这类新系统中的一种，我们很乐意与你交流。
