夜雨聆风
2026 年 06 ⽉
本文报道了随着AI代理在企业中的普及，Lyft、DaVita、GitLab等公司正面临“AI代理泛滥”的新挑战——非技术人员也能轻易创建AI代理导致数量失控，带来网络安全、管理混乱和计算成本飙升等问题，企业CIO们正试图在鼓励创新与控制泛滥之间寻找平衡。
原文导读
WSJ | Companies' New Issue Too Many AI Agents
科技领袖们正忙于应对日益严重的“AI代理蔓延”问题
随着人工智能代理在企业中的采用日益广泛，一些最热衷的企业用户正竞相避免因代理过多而引发的问题。Lyft、DaVita和GitLab等公司告诉《华尔街日报》，它们正在应对AI代理泛滥的挑战——希望在既不抑制AI使用的前提下，遏制这一问题。
这一被称为“AI代理蔓延”的问题，部分源于非技术员工也能轻易创建这些独立的AI机器人——得益于Anthropic的Claude Cowork等平台。开源编排工具OpenClaw也推动了代理在工作中的普及。但这些公司表示，过多的AI代理——尤其是多个代理执行相同任务——会给企业信息技术部门带来网络安全和管理问题，并推高计算成本。
“因为人人都能做，我们最终可能会有很多人拥有相同类型的代理，”Magnum Ice Cream（Ben & Jerry's母公司）的美洲首席信息官迈克尔·弗里德兰德说。他表示，这家冰淇淋制造商最终需要整合并集中管理公司内部创建的所有AI代理，但在此过程中力求不干扰员工的创造力。“这最终会牵扯到token，然后是成本，最后你会问：‘我们该如何管理这一切，确保它处于一个财务上负责任的模式下？’”他补充道。根据市场研究和IT咨询公司Gartner的数据，未来两年，全球财富500强企业平均将运行超过1000个AI代理。但Gartner表示，仅有13%的组织认为自己具备了充分的AI代理治理能力。
管理风险
目前，大多数AI代理由白领员工部署，用于编写代码、摘要邮件、执行客户支持和数据分析等任务。但更复杂的代理正被用于“深度研究”和自动化完整的业务流程。
即便如此，风险投资公司Sapphire Ventures的联合创始人兼总裁贾伊·达斯表示，这些代理可能运行在员工的笔记本电脑、服务器或其他公司系统上，使IT部门难以全面追踪。Fair Isaac（以其知名的信用评分FICO命名）的首席信息和数字官迈克·特凯表示，其3500名员工每天都会创建数十个新的AI代理。“每天都有新的代理被创建，几乎遍布层级结构的每一个层级，”特凯说。
DaVita的首席信息官尼廷·纳拉西姆汉表示，该公司允许“消费级”AI工具进入其企业环境。“因为我们为患者服务，我们必须以安全为重，”她说。DaVita还开发了一个内部平台，允许公司在需要时收缩推理计算和管理token成本，同时也能将token支出增加到表现最佳的AI代理上。纳拉西姆汉表示，DaVita的员工已经创建了超过1万个AI代理。她补充说，这家肾脏护理公司并不担心这些代理会造成网络安全风险。
围捕机器人
一些企业技术负责人正在围捕他们的AI代理，希望防止代理蔓延成为一个更广泛的问题。
在Lyft，这家打车公司的AI转型执行副总裁杰森·沃格林内克表示，公司已向员工推出Claude，并找到了一种IT批准的“技能”共享方式——这些技能是帮助Claude代理处理特定任务的指令集。Lyft还正在创建一个统一的中央平台，对所有代理进行IT管控。沃格林内克表示，代理过多对“一家负有大量监管义务的上市公司”构成了挑战。
Anthropic表示，已推出帮助IT管理员进行基于角色的访问、支出控制、使用分析、审计日志和精选插件库等功能。GitLab的首席信息官马努·纳拉扬表示，这家软件开发工具制造商现有的治理和防护措施正在“守住底线”，防止AI代理过度泛滥。但拥有过多AI代理也有好处——至少目前是这样。
“短期内会出现代理蔓延，”纳拉扬说，“但我们实际上对此可以接受，因为AI带来的机遇太大了。”
Belle Lin为《华尔街日报》领导力研究所的CIO Journal撰稿。
内容摘要
一、 现象：AI代理正在企业中“野蛮生长”
普及背景：AI代理（如Anthropic的Claude Cowork、开源编排工具OpenClaw）在企业中快速普及，非技术员工也能轻松创建，导致数量激增。
泛滥现状：Gartner预测，未来两年全球财富500强企业平均将运行超过1000个AI代理。但仅有13%的组织认为自己具备充分的AI代理治理能力。
典型用例：目前主要用于写代码、摘要邮件、客服支持和数据分析；更复杂的代理正被用于“深度研究”和自动化完整业务流程。
二、 核心问题：泛滥带来的三重风险
网络安全风险：多个代理执行相同任务，IT部门难以追踪所有代理的运行位置（员工笔记本、服务器或公司系统），形成安全盲区。
管理混乱：代理分散在各个层级和系统中，缺乏统一管控，导致重复建设和治理真空。
成本飙升：每个代理的运行都需要消耗计算资源（token），泛滥将导致云计算账单失控。
三、 企业应对：在鼓励创新与控制泛滥之间走钢丝
Lyft：推出IT批准的“技能”共享机制，并正在创建统一的代理中央管控平台，以满足上市公司严格的合规义务。
DaVita：开发内部平台，可根据需要收缩推理计算和token成本，同时将token预算向高绩效代理倾斜。员工已创建超过1万个AI代理。
GitLab：CIO表示现有治理框架“守住了底线”，但短期内接受一定程度的泛滥，因为AI带来的机遇更重要。
Magnum Ice Cream：CIO表示最终需要整合和集中管理所有代理，但过程中不希望扼杀员工的创造力。
四、 专家观点与行业趋势
Sapphire Ventures联合创始人Jai Das：代理可能运行在员工笔记本、服务器或其他系统上，IT部门很难全部追踪，这是核心难点。
Fair Isaac（FICO）CIO Mike Trkay：公司3500名员工每天都会创建数十个新代理，几乎覆盖每一个层级。
短期容忍，长期治理：多位CIO表示，短期内可接受一定程度的泛滥以抓住AI机遇，但长期必须建立集中管控、成本管理和安全审计机制。
文字编辑：Tian
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