企业 AI 团队正采用多种编排平台，中位数企业同时使用三种，其驱动力在于对单一供应商在安全与权限管理方面的信任缺失。目前，Microsoft 在主要使用率上领先，而 Anthropic 的 Claude Platform 正被众多企业重点考虑用于未来采用。关键挑战包括管理 Token 用量以及获取代理支出的可见性。基于 AI 构建者反馈的持续分析显示，85% 的企业使用两种或更多编排工具，其中 64% 使用三种，展现出一种 deliberate 的多平台策略。Microsoft AI Foundry、OpenAI 的 Agents SDK 以及 Anthropic 的 Claude Platform 为主要工具，另有 22% 的构建者辅以自定义内部编排。预计将向混合控制平面显著倾斜，超过半数的受访者预期在 2026 年前实现这一转变。企业正积极规划平台变更，超过三分之二预计将在一年内切换，Anthropic 的 Claude Agent SDK 成为首要考量。这种多平台策略反映了避免供应商锁定（vendor lock-in）的意愿，这是从早期云采用中汲取的教训。尽管对平台的整体满意度较高，但在实施便捷性和性价比方面评分较低。采购决策主要受灵活性、安全性、生产可靠性以及对代理执行的控制力影响，而非模型引力或开发便捷性。支出优先级反映了这些关切，在代理监控、调试和安全执行方面投入显著。企业正致力于优化任务完成可靠性和多步骤工作流管理，表明其关注点在于核心编排而非终端用户体验。构建者的主要担忧包括安全与权限限制、供应商锁定、可见性不足以及对模型和工具的灵活性受限。一个显著问题是难以控制代理的 Token 使用，每五家企业中就有一家无法实时阻止代理支出的失控。为管理成本，企业采取了多种策略，包括原生平台控制、自定义网关管道（custom gateway plumbing）和动态路由。尽管付出了这些努力，仍有四分之一的受访者依赖被动监控，缺乏针对失控代理的实时“熔断”机制。财政控制成熟度在不同规模组织间并无显著差异。大多数企业仍处于部署真正多步骤代理的早期阶段，仅有少数报告已实现高度自主的先进系统。相当一部分部署仍停留在基础助手或聊天机器人层面，表明真正具备代理能力的 AI 的广泛采用仍处于萌芽阶段。数据表明，虽然企业正在构建代理所需的必要基础设施，但代理 AI 的全面落地尚未到来。