让我们先来看看实际情况如何。 很多 企业已经在人工智能领域投入了大量资源。模型已经部署，辅助 决策 系统已经构建，仪表盘也实现了自动化。从表面上看，一切都很智能。但实际上，系统并没有真正自主运行。每一个决策仍然需要人工审批，系统需要更新，流程需要运行。

这就是 预测型人工智能； 它很智能，但却很静态。它能预测下一步会发生什么，但永远不会采取下一步行动。

现在， 智能体人工智能 应运而生。这类系统不仅预测结果，还能根据结果 采取行动 。它们理解业务背景，记住交互过程，无需等待指令即可决定下一步行动。它关注的不是“可能会发生什么”，而是“现在应该做什么”。 而这正是大多数企业遇到的瓶颈。

他们的数据平台是为了管理数据管道而构建的，而非为了承载数据的意义。它们可以传输数据，但无法传递意义。它们存储的是事实，而非背景信息。

因此，即使人工智能变得越来越智能，其底层系统仍然是机械的 、 被动的、僵化的，等待有人按下“运行”按钮。

这就是智能体人工智能所暴露出的差距：我们的平台从来就不是为自主而设计的，而是为协调而设计的。为了弥合这一差距，我们需要重建基础架构，将数据视为意图 而非输入。