エンタープライズAIチームは複数のオーケストレーションプラットフォームを採用しており、中央値としてエンタープライズはセキュリティとパーミッションに関する単一ベンダーへの信頼不足から、3つを同時に使用しています。現在、Microsoftがプライマリ使用でリードしており、AnthropicのClaude Platformはエンタープライズによる将来的な採用が強く検討されています。主な課題には、トークン使用量の管理とエージェント支出の可視化が含まれます。AIビルダーからのフィードバックに基づいた継続的な分析によると、エンタープライズの85%が2つ以上のオーケストレーションツールを使用しており、64%が3つを使用しており、意図的な複数プラットフォームアプローチを示しています。Microsoft AI Foundry、OpenAIのAgents SDK、AnthropicのClaude Platformが主要なツールであり、22%のビルダーはカスタムの社内オーケストレーションで補完しています。ハイブリッドコントロールプレーンへの移行が予想されており、回答者の半数以上が2026年までにこれを予測しています。エンタープライズはプラットフォーム変更を積極的に計画しており、3分の2以上が1年以内に切り替えを予定しており、AnthropicのClaude Agent SDKが最優先事項となっています。この複数プラットフォーム戦略は、初期のクラウド採用から学んだ教訓であるベンダーロックインの回避を反映しています。プラットフォーム全体への満足度は高いものの、実装の容易さと費用対効果は低い評価を受けています。購入決定は、モデルの重みや開発の容易さよりも、柔軟性、セキュリティ、本番環境での信頼性、エージェント実行の制御に主に影響されます。支出の優先順位はこれらの懸念を反映しており、エージェント監視、デバッグ、セキュリティ enforcement に多額の投資が行われています。エンタープライズは、エンドユーザーエクスペリエンスではなく、コアオーケストレーションに焦点を当て、タスク完了の信頼性と複数ステップワークフロー管理を最適化しています。ビルダーにとっての主な懸念事項は、セキュリティとパーミッションの制限、ベンダーロックイン、可視性の制限、モデルとツールに関する柔軟性の欠如です。重要な問題は、エージェントのトークン使用量を制御するのに苦労していることであり、5社に1社が暴走するエージェントの支出をリアルタイムで停止できない状況です。ネイティブプラットフォームコントロール、カスタムゲートウェイ配管、動的ルーティングなど、コストを管理するためにさまざまな戦略が採用されています。これらの努力にもかかわらず、回答者の4分の1は依然として暴走エージェントに対するリアルタイムのキルスイッチなしの受動的な監視に依存しています。財政的制御の成熟度は、組織の規模によって有意な差はありません。ほとんどのエンタープライズは、真の複数ステップエージェントの展開の初期段階にあり、高度でほぼ自律的なシステムを報告しているのはごく一部です。デプロイメントの大部分は基本的なアシスタントまたはチャットボットのままであり、真にエージェント的なAIの広範な採用はまだ出現段階にあることを示しています。データは、エンタープライズがエージェントに必要なインフラストラクチャを構築している一方で、エージェント的なAIの完全な実現はまだ先であることを示唆しています。