当模型成为公共基础设施，特赞如何架构企业级 Agentic AI？

过去两年，大模型能力的跃迁速度远远快于企业组织结构变化的速度。文本生成、图像生成、数据分析、代码编写等能力迅速成为可以调用的资源，但企业真正的工作方式却没有发生对应级别的变化。原因并不复杂： 企业的核心活动从来不是完成单次任务，而是在不断变化的环境中持续进行判断。 理解市场、识别机会、定义产品、构建品牌、推动增长，这些活动构成的是连续运行的决策链条，而不是一次性的推理过程。 这正是为什么，大模型并没有直接改变企业。 如果从更长的技术史视角来看， 过去二十年的企业软件大致经历了三次结构性迁移。 最早的企业系统，例如 ERP 和 CRM，本质上是流程系统，它们通过标准化流程重新组织企业资源，使企业能够规模化运行。随后出现的数据系统，例如推荐系统与商业分析系统，则开始将算法引入企业决策过程，使数据成为新的生产要素。但即便如此，算法仍然只是辅助决策工具，而不是参与决策结构本身。 大模型的出现第一次改变了这一点。但真正重要的变化，并不是生成能力的提升，而是模型开始成为一种公共基础设施。 企业真正需要构建的，不再是单一模型应用，而是围绕自身业务结构组织智能能力的系统架构。 这意味着，Agentic AI 的竞争正在从模型能力竞争，转向上下文结构竞争。 这一变化也正在改变企业软件的交付方式。红杉合伙人Julien Bek 在其文章“Service is the new software”中提出：下一个万亿美元公司，将是“伪装成服务商的软件企业”，因为它们不再仅仅提供工具，而是直接参与企业结果的产生过程。软件的价值，不再体现在功能列表，而体现在是否能够持续影响业务 outcome。 <img src="https://static.leiphone.com/uploads/new/images/20260327/69c5e7f825b1e.pn