一个被许多企业忽视的盲点：在大家都在疯狂部署AI智能体（AI Agents）时，谁来为这些“数字员工”制定规则、规划路径并防止混乱？答案是：升级后的企业架构师。
从“画图纸”到“指挥官”：CIO关键副手的角色重塑
在生成式AI（GenAI）的第一波浪潮中，我们关注的是“内容生成”。而现在，随着Agentic AI（AI自主智能体）的兴起，我们正进入“自主行动”的第二波浪潮。
Forrester和Gartner的分析师们正在发出预警：SaaS软件中将充斥着大量的AI智能体，它们不仅能写代码，还能做决策。
这给CIO们带来了一个巨大的挑战：当成百上千个“数字员工”（Agents）进入你的系统，谁来确保它们不打架、不烧钱、不泄密？
答案不是开发人员，而是那个常被视为画图纸的幕后角色——企业架构师（EA）。
💡 读完本文，你将获得关于AI时代组织架构治理的3大核心洞察。
报告指出，Gartner预测未来五年内，75%的IT工作将由人类利用AI完成。
在这个背景下，企业架构师（EA）的职责发生了根本性转移：
过去：关注技术堆栈、服务器、API接口（画静态蓝图）。
现在：关注业务流程的重构（动态编排）。
睿信咨询顾问解读：
如果AI智能体承担了原本由员工手动完成的任务，那么现有的业务流程图就成了废纸。
新一代EA必须是“业务流程的编排者”。他们需要回答：当AI能瞬间完成任务A时，任务B和C还需不需要存在？如何重新设计流程，让AI智能体与人类员工无缝协作（Human-Agent Teaming）？
OutSystems的CIO Tiago Azevedo提出了一个尖锐的问题：“构建一个智能体很容易，但控制它们很难。”
这里存在两个巨大的风险：
非确定性（Non-deterministic）：传统软件输入A必然输出B。但AI智能体的输出是概率性的，具有随机性。
成本失控：每一个智能体的调用都是真金白银（Token成本）。如果不加管控，云成本将通过无数个“不知疲倦”的智能体指数级增长。
睿信咨询顾问解读：
这就是EA存在的意义。他们需要为企业建立“AI护栏”。
EA的新职责是定义“确定性”与“非确定性”的边界——哪些核心财务数据必须用传统代码（100%准确），哪些创意营销任务可以交给AI（允许幻觉）。这是架构设计的底线思维。
报告中提到一个概念：Shadow AI（影子AI）。
这比当年的“影子IT”更难对付。员工可能在任何业务环节私自部署AI智能体来“帮忙”，这导致数据隐患和合规风险。
未来的EA不仅仅是设计者，更是监控者。
他们不再是画完图纸就离场的建筑师，而是拿着地图实时导航的领航员。
他们需要像管理员工名录一样，建立企业的“AI智能体目录”，知道每一个智能体是谁、在做什么、权限是什么。
面对Agentic AI的浪潮，建议中国企业的CIO采取以下行动：
不要裁掉架构师，而是让他们“T型化”发展：
不要让EA只懂技术框架。鼓励他们深入业务一线，去理解销售、供应链、财务的具体痛点。未来的EA必须是懂业务的技术专家。
建立“智能体治理委员会”：
由EA牵头，制定AI智能体的接入标准。不是为了阻碍创新，而是为了防止“垃圾智能体”泛滥导致的数据孤岛和算力浪费。
拥抱AI辅助架构工具：
利用Celonis、ServiceNow等工具中的AI功能，自动化完成数据验证和文档编写，把EA从繁琐的文档工作中解放出来，让他们专注于战略思考。
AI不会取代企业架构师，但会使用AI的企业架构师将取代那些只会画静态图纸的人。
在智能体时代，代码将由AI编写，但“代码的安全性”、“流程的逻辑性”和“业务的有效性”，依然需要人类架构师来通过顶层设计去保障。
CIO们，请握紧你们的副手（EA）的手，他们将是你驾驭AI洪流的舵手。
首席信息官的关键副手（企业架构师）必须更加关注业务，以便更好地规划业务流程。这是成功采用 Agentic AI（AI自主智能体）的关键先决条件，而后者反过来又将推动更高的敏捷性。
图源：Rob Schultz / Shutterstock
在之前关于企业架构师的专题报道中，生成式 AI（GenAI）虽然已经出现，但其对企业技术的深层影响尚未完全显现。如今，生成式 AI 已催生了各大 SaaS（软件即服务）提供商推出海量的 AI 智能体（AI Agents）解决方案，企业架构以及企业架构师（EA）的角色正在被重新定义。那么，首席信息官（CIO）及其架构师需要知道些什么呢？
企业，尤其是首席执行官们，一直强调需要利用人工智能来提高生产力并恢复增长，分析师们也支持这一趋势。例如，Gartner 预测，在未来五年内，75% 的 IT 工作将由人类员工利用 AI 辅助完成。该机构表示，这将需要一种积极主动的方法来识别新的、能创造价值的 IT 工作，比如拓展新市场、创造更多产品和服务，或者增加能提高利润率的功能。
如果这种生产力的根本性变化发生，企业将需要一份关于业务流程以及运行这些流程的技术的新计划。近期的历史表明，如果企业不采用新的运营模式，就无法实现技术投资的收益。
由于 AI 自主智能体的出现，流程将发生变化，企业使用的软件以及技术的开发和实施方式也将随之改变。因此，企业架构师正处于规划和变革软件开发、定制及实施方式的最前沿。
在科技行业的某些领域，生成式 AI 被视为企业软件及其大型知名供应商的根本性转型。Forrester 首席分析师 Diego Lo Giudice 表示：“说 AI 的释放将摧毁软件行业是荒谬的，因为这需要 AI 达到完美，而即使是最乐观的人也不会认同这一点。”在秋季的 One Conference（OutSystems 公司的年度技术大会）上，Lo Giudice 提醒 4000 名商业技术领导者，转型正在发生，但它是建立在近期成功的基础之上的。
“敏捷开发（Agile）实现了更好的协调，而 DevOps 打破了开发人员和运维人员之间的壁垒，”他说，“他们都在努力做同样的事情，即缩小想法与实施之间的差距。”他并不否认 AI 将改变企业软件的开发，但与敏捷开发和 DevOps 一样，AI 将改善软件开发生命周期，进而改善企业架构。不同之处在于变化的速度。内容管理软件提供商 Umbraco 的人工智能工程师 Phil Whittaker 补充道：“在开发历史上，从未有过这样的事情。”
随着软件开发和定制周期的变化以及 AI 自主智能体应用的普及，企业架构师将需要为日益增加的复杂性和新的业务流程进行规划。如果 AI 智能体正在承担目前由员工手动完成的任务，现有的业务流程就无法照旧进行。
同样，Lo Giudice 为一场往往激烈的辩论增添了一些冷静的视角，尤其是在诸如 AWS 等 AI 领域领导者进行大规模裁员之后。“认为每个人都会得到一个帮助他们完成工作的机器人的观点是天真的，”他在 One Conference 上说，“**企业需要对角色和业务流程进行全面分析，以确保他们将资金和资源花在为正确的任务部署正确的智能体上。**如果不这样做，就会导致部署不需要的智能体技术，这些技术无法应对复杂任务，并会增加企业的云成本。”
人工智能驱动的低代码平台提供商 OutSystems 的 CIO Tiago Azevedo 表示：“构建一个能够访问关键信息的智能体很容易。但你需要对数据进行隔离。当你发布一个智能体时，你需要能够控制它，而且会有很多智能体，所以成本会增加。”
不过，Whittaker 说，最大的区别在于确定性（deterministic）与非确定性（non-deterministic）。因此，非确定性（AI 的输出）需要确定性智能体的防护措施，因为确定性智能体每次产生的输出都是相同的，而非确定性智能体的结果则更加随机。通过确定性和非确定性来定义业务成果是企业架构的明确职责。他补充说，这就是 AI 可以帮助企业填补空白的地方。曾担任过企业架构师的 Whittaker 表示，对于企业来说，尝试使用 AI 以了解它如何为其架构以及最终的业务成果带来益处将至关重要。
Gartner 分析师 Daryl Plummer 和 Alicia Mullery 写道：“通往卓越的道路不在于追逐炒作或忽视 AI 的潜力，而在于找到真正能够获取价值的黄金中间地带。AI 的前景是不可否认的，但要充分实现其价值远非必然。我们的研究揭示了一个令人清醒的事实，即只有五分之一的 AI 计划实现了投资回报率，而只有五十分之一的计划实现了真正的转型。”进一步的研究还发现，只有 32% 的员工信任组织的领导层来推动转型。Azevedo 补充说：“智能体给架构带来了额外的复杂因素，这使得企业架构师的角色变得如此重要。”
过去，企业架构师专注于框架。Whittaker 指出，架构师需要理解并部署新的技术模型，以管理一个由员工、应用程序、数据库和 AI 智能体（此处原文误译为“具身智能”，语境应为软件智能体）组成的企业。他以 MCP（Model Context Protocol）为例，因为它提供了一种将 AI 模型连接到数据源的标准方法，并简化了当前定制集成和 RAG（检索增强生成）实现的混乱局面。AI 也将帮助架构师应对这种新的复杂性。Lo Giudice 补充说：“现在已有用于规划、需求分析、创建史诗故事（Epics）、用户故事、代码生成、代码文档编写和代码翻译的工具。”
Forrester 的高级分析师 Stéphane Vanrechem 表示，AI 智能体现在是每个主要 EA（企业架构）工具的核心功能。“这些智能体实现了数据验证、能力映射和工件创建的自动化，使架构师能够专注于战略和转型。”他提到了 Celonis、SAP Signavio 和 ServiceNow 的技术，因为它们集成了 AI 自主智能体。Whittaker 补充说，企业架构师已成为循环中重要的一环，以保护企业，并对 AI 自主智能体提供的决策和成果负责。
尽管一些企业架构师会将此视为他们专业化的消亡，但 Whittaker 认为这拓宽了该角色的范围，并使他们更加**“T 型化”**（知识面广且在某一领域专精）。他说：“我可以深入不同的领域。把人框定在某一个领域从来都不是一件好事。”
传统上，架构意味着先进行规划、构建，然后存在。AI 自主智能体在企业中的兴起意味着企业架构师的角色变得更加灵活，因为他们要继续设计和监督构建过程。但该角色还将涉及对计划的持续监控和调整。有人称之为编排，或者也许这类似于看地图。企业架构师可能会规划一条路线，但其他因素会改变路线。就像天气或倒下的树木可能导致路线偏离一样，当业务条件发生变化时，企业架构师也将进行实时规划并发挥引领作用。
同样，这种作为企业架构师的新方式将受到技术的影响。Lo Giudice 认为自动化程度将会提高，而 Azevedo 支持编排的观点，他说会构建智能体，并在整个组织中创建它们的目录，这为企业架构师和 CIO 提供了成为编排者的机会。
无论职位名称是什么，Whittaker 说企业架构比以往任何时候都更重要。他说：“随着更多软件由 AI 编写，更多人将实际上成为企业架构师。然后，协调和管理你面前的智能体就成了架构师的职责。”他认为，随着技术人员让智能体和 AI 为他们完成开发工作，设计智能体和流程如何运作的责任范围扩大，成为了更多技术人员的责任。
“AI 可以为你创建代码，但确保代码安全是你的责任。”他补充道。技术团队将不再仅仅开发代码，而是成为架构团队，检查并验收 AI 开发的技术，然后管理将其部署到业务流程中。
随着 Shadow AI（影子 AI）已经嵌入组织，Whittaker 的观点表明需要一支企业架构师团队，他们可以帮助企业使其部署的 AI 智能体与业务保持一致，同时保护客户数据和网络安全态势。
AI 智能体正在重新绘制企业，同时也在重新规划企业架构师的角色。
作者： Mark Chillingworth
译者： 宝蓝 编审：@lex
