企业正在加速推进 AI 试点项目，但在将其迁移至生产环境时面临挑战，主要源于网络基础设施的局限性。IDC 的调查显示，安全顾虑、自动化困难以及人才短缺是主要障碍。代理型 AI（Agentic AI）凭借其分布式和动态交互特性，进一步加剧了这些问题，扩大了运营范围并增加了安全漏洞。网络在实现这些代理型交互中发挥着关键作用，通过提供连接性、安全性和一致的治理来支持。它充当控制平面，实施基于策略的控制，并在多样化环境中支持可观测性。采取基础设施层面的网络方法对于策略的一致实施至关重要，可防止可见性碎片化和代理活动失控。在 AI 工作负载中选择最佳组合方案还是集成平台是一个战略考量。虽然最佳组合方案能提供特定能力，但可能导致策略不一致和运营复杂性增加。选择平台的受访者指出，更强的安全性、降低的复杂性和更快的部署速度是关键优势。建议采取平衡方法，结合可扩展平台与模块化设计，以集成最佳组合方案的功能。这有助于在管理动态代理型 AI 系统时实现灵活性、开放性和适应性。最终，要在大规模上实现代理型 AI 的运营化，需要强大的网络平台，以确保统一的安全和治理框架。