2025 年，企业界经历了一场集体“碰壁”。公司们砸下重金部署高级 AI 智能体，却发现它们集体撞上了“投产墙”。BCG（波士顿咨询公司）的研究一针见血地指出：问题不在于大模型不够聪明（大脑），而在于我们沿用了几十年的请求-响应系统（神经系统）与 AI 的自主逻辑根本不兼容。
你不能指望将一个自我纠正的多步骤智能体，简单地“外挂”到一个 2018 年的 ERP 系统上还能顺畅运行。要让智能体真正像资深员工一样处理复杂流程，我们需要从根本上改造架构蓝图。
以下是 2026 年智能体基础设施必须具备的三大“不可妥协”支柱。
过去三十年，系统的可观测性（Observability）都是为人设计的。红绿灯仪表板是给 DevOps 工程师看的，但 AI 智能体看不懂 Grafana。
【注：人类视角：Grafana 通过图表、颜色编码、仪表盘等形式呈现数据，这些是人类可以理解的视觉元素。AI视角：AI 需要的是结构化、可解析的数据格式（如 Prometheus 指标、JSON、CSV），而非视觉化的图表。】
痛点：传统的日志记录（如“错误 500：空指针异常”）对 AI 来说是天书。当智能体在流程中途报错时，它需要用自己能消化的格式弄清原因。
变革方向：语义遥测（Semantic Telemetry）。
系统日志必须丰富自然语言上下文。例如，将冷冰冰的错误代码转化为：“采购智能体无法检索到供应商 ID，因为供应商数据库中的‘Last_updated’字段为 null（空值），阻止了有效的匹配。”
收益：
当智能体能读懂自己的“体检报告”，它就能在无人工干预的情况下启动自我修复。这将把平均修复时间（MTTR）从人工介入的几分钟缩短到机器计算的毫秒级。
绝大多数企业 API 都是基于线性的“请求-响应”循环构建的。然而，智能体的工作流是非线性的、充满试错的。
痛点：智能体可能会开始一个任务，遇到障碍后转向其他数据源，再折返回来。如果 API 过于僵化，一旦发生超时，智能体就会“失忆”，丢失对话脉络。
变革方向：转向 EDA（异步、事件驱动架构）。
代理不应直接阻塞式地调用数据库，而应与“消息总线”（如 Apache Kafka）交互。
收益：
这让“长时间运行的任务”成为可能。智能体可以触发操作后“休眠”等待，当事件重新发布时，它能精确地从断点继续执行，实现真正的自我修正。
“数据是新石油”的口号已过时。到 2026 年，数据只是原材料，元数据才是燃料。
痛点：企业花大价钱洗出的“干净数据”，往往缺乏决策所需的意图。智能体不仅要知道“客户余额 5000 美元”，更需要知道：这是高价值客户吗？余额是否逾期？
变革方向：构建知识图谱与向量元数据层。
这一层栖身于结构化数据之上，解释数据点之间的关系。
收益：
丰富的元数据层能对幻觉问题“釜底抽薪”。智能体不再是基于运气的关键词匹配，而是沿着业务逻辑的地图精准导航。
2026 年的诱惑是为每个部门建立定制的“烟囱式”智能体，但这将酿成巨额技术债。
真正的胜利，在于夯实这三个支柱——语义遥测、无状态设计、丰富元数据层。这将打造一个通用的平台，让任何智能体都能插入并立即理解企业的语言、状态和语境。
正如任何有经验的 IT 人士所知：真正的胜利不在于光鲜亮丽的水龙头（演示），而在于深埋地下的管道（基础设施）是否可靠。
2025年失败的并不是AI智能体——而是底层“管道”。要在2026年扭转局面，就必须拥有更智能的日志记录、异步工作流和更丰富的数据上下文。
图源：Credit: Eder / Shutterstock
2025年是“智能体幻灭”之年。放眼整个企业界，公司们砸下重金部署高级AI智能体，期望它们像资深员工一样处理复杂流程。结果，这些智能体却集体撞上了“投产墙”。问题不是大模型不够聪明，而是我们沿用了几十年的请求响应系统与自主逻辑从根本上是不兼容的。BCG（波士顿咨询公司）在“未来构建”企业研究中指出，只有当组织把流程彻底重构成“智能体优先”时，价值才真正落地。
如果说2025年拼的是“大脑”（LLM），那么2026年就必须升级“神经系统”。你不能将一个自我纠正的多步骤智能体附加到2018年的ERP上并期望它能正常工作。要从单独的试点项目过渡到全企业的自主工作流程，我们必须彻底改造我们的架构蓝图；从一个指令僵硬、同步的世界，过渡到一个异步、事件驱动的流动性世界。
以下是2026年智能体基础设施的三大“不可妥协”支柱。
一、语义遥测：让日志机器可读
三十年来，可观测性都是为人设计的。我们构建带有红绿灯的仪表板，以便DevOps工程师可以识别延迟的峰值。但AI智能体无法查看Grafana仪表板，当它在流程中途报错时，必须用它能消化的格式弄清原因。
传统的日志记录通常具有隐秘性或纯粹是结构性的，2026年必须转向语义遥测：系统日志必须丰富自然语言上下文，以便LLM可以解析并自我诊断。
转变：传统的日志记录只显示错误500：空指针异常，而语义遥测提供了上下文信息：错误：采购智能体无法检索到供应商ID，因为供应商数据库中的‘Last_updated’字段为null（空值），阻止了有效的匹配。
投资回报：当智能体能够读取其自身的遥测数据时，它可以在没有人工干预的情况下启动自我修复协议。MTTR（平均修复时间）从人工劳动的几分钟缩短到机器计算的毫秒。
IT操作手册提示：先审计最关键的API端点。将一段现有错误日志扔给LLM，它能否解释故障对业务的影响？如果不能，就该给遥测包一层语义外壳。
二、无状态API设计：支撑会自我修正的工作流
绝大多数企业API是基于“请求-响应”循环构建的——客户端提问，服务器回答，然后连接关闭，这是一种线性思维方式。然而，智能体工作流程是非线性的。智能体可能会开始一个任务，遇到权限障碍，转向不同的数据源，然后返回到原始任务。
在这个环境中，“状态”是所有的一切。如果你的API过于僵化，一发生超时，智能体就会失去对话的脉络。因此我们需要转向EDA（异步、事件驱动的架构）。
做法：智能体应与“消息总线”（如Apache Kafka或Amazon EventBridge）进行交互，而不是直接、阻塞地调用遗留数据库。
收益：这使得长时间运行的任务成为可能。一个智能体可以触发一个操作，进入“睡眠”状态等待第三方验证，并且当事件重新发布到总线时，可以精确地从上次离开的地方继续执行。
IT操作手册提示：停止将代理附加到现有的REST API，相反，建立一个抽象层——“代理网关”——将同步旧响应转换成异步事件，让代理订阅即可。
三、元数据层：从“干净”数据到“富有上下文”的数据
过去的口号是“数据是新石油”。到2026年，数据只是原材料，元数据才是燃料。企业花大量资金在Snowflake、数据湖里“洗数据”，但干净的数据缺乏决策所需的意图。
智能体需要的不仅是“客户余额5000美元”这条裸数据，还需要了解上下文：这是高价值客户吗？余额是否逾期？最近有没有关于这笔金额的工单？
演变：我们正朝着知识图谱和向量元数据方向发展，该层栖身于结构化数据之上，提供解释不同数据点之间关系的“连接组织”。
成果：通过为智能体提供丰富的元数据层，幻觉问题被釜底抽薪。智能体不再是基于运气的关键词匹配进行猜测，而是沿着业务逻辑的地图导航。
IT操作手册提示：投资于支持语义标签的数据目录，让数据工程师不只是搬运行列，还要用RAG（检索增强生成）可读的方式定义这些行的意义。
业务成果：无技术债务的扩展
2026年的诱惑是为每个部门建立“定制”的智能体——HR智能体、财务智能体、销售智能体，这将酿成新形态的“影子IT”和巨额技术债。
只要夯实这三个支柱——语义遥测、无状态设计、丰富元数据层——你就在打造通用平台：任何智能体都可以插入并立即理解企业语言、感知状态、掌握语境。
这就是我们如何从“炫酷的演示”过渡到自主运营。改变的不仅是软件，更是管道。正如任何有经验的IT专业人员所知道的那样，真正的胜利不在于光鲜的水龙头，而在于管道的可靠性。
作者：Ritu Jyoti（里图·乔蒂）
译者：木青
