夜雨聆风
84%*的首席信息官（CIO）认为，AI 对企业的冲击力，不亚于当年的互联网。AI 的规模化落地，已成为企业构建核心竞争力的关键。然而，当前多数企业在 AI Agents 落地过程中，普遍面临三大挑战：缺乏清晰的起步路径、难以实现规模化部署、缺少标准化的成效衡量体系。
针对这些痛点，Salesforce 推出 Agentic 成熟度模型，将企业 AI Agents 的发展划分为0-4成熟度层级，并为每个层级配套标准化、可落地的升级路径，为 CIO 及企业 IT 负责人提供系统化的落地指南。
*数据来源：Salesforce
目前，多数企业仅处于 AI Agents 应用的初期阶段，以基础聊天机器人、AI 辅助工具为主。企业 AI 落地的核心演变方向，是从由固定规则驱动的基础自动化，逐步升级为具备自主运行、跨域协同、人机高效协同能力的高阶 Agents。以下为0-4层级的核心特征、典型应用场景，以及各阶段的进阶指南。
核心特征：根据预设的固定规则调取基础信息、完成重复性任务，不具备自主推理和自主学习能力。典型场景：客服聊天机器人依据固定决策流程，自动回复常见问题，但无法根据新场景灵活调整应对逻辑。
0至1级进阶要点：
梳理现有聊天机器人、辅助工具的规则局限场景，引入推理能力以优化业务结果；
量化自动化所节省的工作量；
结合企业风险承受能力筛选落地场景，完善风险防控方案；
使用 CRM（如使用阿里云上的 Salesforce）统一全域数据源头；
价值衡量应兼顾业务收益与个性化客户服务体验；
量化效率提升成果，输出可直观展示的早期指标，如响应时长缩短、自动化降本金额等。
核心特征：可自主调取企业数据，基于业务场景输出标准化的行动建议，辅助员工完成业务决策与工作处理。
典型场景：Agents 检索知识库与工单数据，为客服人员推送故障排查方案、工单升级建议等处理思路。
1至2级进阶要点：
推动 Agents 从"仅提建议"升级为"自主执行操作"，减少人工干预与失误；
整合多源业务数据，完成数据清洗与预处理；
搭建配套的测试、监控、效能考核管控体系；
建立用户反馈收集与迭代优化机制；
统一对外 Agents 的服务话术与品牌风格；
以工时节省、工单自助解决率、客户满意度为核心，核算项目投资回报。
核心特征：可在单一业务领域内，自主串联多步骤、低复杂度的业务流程，实现单场景全流程自动化。
典型场景：Agents 联动企业日历、邮箱数据，自动完成会议预约、跟进消息发送等全流程操作。2至3级进阶要点：
按需选择一个综合型 Agent 或多个 Agents 协同，同时需考虑系统性能；
遵循最小权限、职责分离原则，合理设置 Agents 的数据访问权限；
统一技术标准，预留系统扩展空间，避免重复重构；
通过标准化 API 打破业务壁垒，拓展 Agents 应用场景。
核心特征：依托企业全域统一数据，自主串联多部门、多业务场景的复杂流程，实现跨场景一体化业务处理。典型场景：Agents 联动 CRM 客户数据、客服工单、财务报表等多维度数据，统筹销售全流程，生成完整客户全景档案，支撑跨部门业务开展。3至4级进阶要点：
优先落地高频跨域协同场景，构建弹性 Agents 协作体系；
搭建 Agents 通信中间层，实现多类型 Agents 无缝联动；
完善 Agents 注册、注销、去重等运维机制；
构建高可扩展架构，支持任意 Agents 互通协作；
完善全流程管控体系，覆盖审计追溯、异常处理、透明化运行；
基于企业风险等级，搭建分层人机复核机制；
建立可持续的 AI Agents 全生命周期管理规范；
从效率、业务成效、客户体验、风险管控四大维度核算投资回报。
核心特征：实现异构系统下多类 Agents 自由互通、自主协同，配套完善的全域统一管控体系，形成企业 AI Agents 生态。
典型场景：来自不同系统的 Agents 实时联动，自主完成订单处理、库存调度、客户反馈流转等企业全链路核心业务。价值最大化落地要点：
迭代升级安全管控体系，适配全域 Agents 协同场景；
依托多个 Agents 的联动能力，探索企业全新商业模式；
搭建量化指标体系，测算多 Agents 协同体系的综合价值；
建立反馈闭环，持续优化 Agents 协作逻辑与业务流程；
从营收增长、成本节约、客户留存等维度核算投资回报。
企业落地 AI Agents，不能只聚焦技术部署本身，更要着眼于企业整体的长效升级，核心要夯实战略、数据、安全、人力四大底层基础。企业需将 AI Agents 项目与核心业务目标深度对齐，搭建统一、高质量的全域数据底座；伴随 Agents 自主能力的持续升级，同步迭代安全管控与审计追溯体系；同步开展员工技能培训，构建人机协同的新型工作模式。唯有夯实四大基础，才能真正加速 AI 规模化落地，持续提升企业 Agentic AI 成熟度，释放长期业务价值。
案例一： Wiley
AI 行业迭代快、格局复杂。依托 Agentic 成熟度模型，Wiley 建立起 AI 战略框架，让今天构建的基础模块为 Agents 驱动的未来筑牢基础。
案例二： Alpine Intel
Alpine Intel 日均处理海量保险理赔，对运营效率要求极高。该模型清理了看似混乱的局面，明确了部署 Agents 的时机与路径——既能帮助企业定位当前成熟度阶段、明确未来升级方向，又能将技术愿景落地为实际业务价值，是新兴技术领域稀缺的落地指引。
本文改编自《The Agentic Maturity Model: A 4-Step Roadmap for CIOs to Succeed in the Agentic Era》，点击文末“阅读原文”查看原文。
