代理人工智能正在从实验室原型走向企业生产环境。根据 MIT Sloan Management Review 与 Boston Consulting Group 联合调研，在全球 1,221 名高管的参与下，69% 的受访专家同意 "对代理 AI 的问责需要新的管理方法" 这一判断。然而，这一共识背后隐藏着更深层的组织挑战：现有管理体系建立在人类代理的假设之上，而代理 AI 的自主性、适应性和规模化运作能力正在突破这一假设的边界。麦肯锡将这一现象定义为 "代理型组织" 的崛起 —— 人类与虚拟及物理 AI 代理大规模协作的新范式。对于工程团队而言，这意味着必须重新审视决策链路、监控机制和责任归属，否则将在效率提升的同时积累难以追溯的风险敞口。
传统管理假设的失效
传统管理理论诞生于工业时代，其核心假设是管理者与被管理者同为人类，具备可预测的行为模式、经验积累能力和道德反思机制。在这种框架下，管理者通过指令传达、绩效评估和反馈循环来实现组织目标。即使面对不确定性，管理者的判断力和经验仍然是最终的安全垫。然而，代理 AI 从根本上打破了这一假设。Harman International 首席产品官 Jai Ganesh 指出，传统管理系统专为确定性系统设计，而 "代理 AI 系统独立运作、目标导向、具备记忆和推理能力，其决策复杂、自主且不透明"。这意味着管理者的经验判断不再直接适用，因为 AI 的决策路径可能超出人类直觉能够覆盖的范围。
更棘手的是，传统管理依赖的 "隐式规则" 在代理 AI 场景中失效。人类员工的行为边界往往通过组织文化、师徒传承和情境判断来约束，这些规则难以被完整编码，但对维护组织运作至关重要。代理 AI 系统则要求所有规则必须显式定义，包括允许的决策范围、数据使用护栏、伦理边界和置信度阈值。当 AI 在毫秒级别完成决策时，管理者无法像对待人类员工那样依赖 "事后解释" 来重建决策逻辑。Nasdaq AI 研究与工程负责人 Douglas Hamilton 因此建议，将 "周期性的快速流程审查转化为技术驱动的、面向投资回报率的学习与设计过程"。这意味着管理技能本身需要升级，从经验导向转向协议设计和系统可观测性导向。
治理真空的量化风险
代理 AI 的部署速度已经超过了治理框架的建立速度。SailPoint 的调查显示，98% 的企业计划在 2025 年扩展 AI 代理的使用范围，但仅有 44% 的组织建立了正式的治理框架。这一差距并非简单的 "合规延迟" 问题，而是战略层面的风险敞口。更为严峻的是，只有 54% 的组织对代理可以访问哪些数据拥有完全可见性。这意味着大量 AI 系统在组织内部以 "半隐形" 状态运行，其决策逻辑、数据依赖和潜在偏差可能从未被系统性审查。World Economic Forum 在其《AI Agents in Action》报告中警告，82% 的高管计划在未来一到三年内采用代理 AI，但大多数组织仍不确定如何负责任地评估、管理和治理这些系统。自治性、安全性、系统集成和信任方面的风险正在扩大，而相应的监督机制却未能同步建立。
这种治理真空带来的后果是多维度的。首先是责任归属的模糊化。由于 AI 缺乏法律人格，无法被直接起诉或追究责任，那么当代理 AI 做出错误决策时，责任应由开发者、部署者还是使用者承担？Automation Anywhere 的 Yan Chow 指出："证明因果关系变得极为困难，尤其是面对复杂、自主且不透明的 AI 系统。" 其次是监控能力的滞后。传统管理依赖人类管理者的现场观察和即时干预，但代理 AI 的运作速度使得人类介入在许多场景下变得不切实际。United Nations University 的 Tshilidzi Marwala 警告，"传统管理模型 —— 为人类代理创建 —— 难以处理代理 AI 的自主决策、自适应学习和高速运作"。TÜV AI.Lab 首席执行官 Franziska Weindauer 则强调，代理 AI 的决策直接影响人员、工作流程和关键决策，因此治理必须贯穿整个生命周期，而非一次性检查即可完成。
生命周期治理的方法论框架
面对上述挑战，MIT Sloan 与 BCG 的专家组提出了一套基于生命周期的管理方法。其核心思路是将代理 AI 的治理从 "一次性合规检查" 转变为 "持续嵌入的运营实践"。具体而言，组织需要建立覆盖代理 AI 系统从设计、开发、部署到退役全生命周期的管理流程。这一流程应当包括定期的技术审计、性能监控和实时异常检测，而非仅在系统上线前进行评估。TÜV AI.Lab 的 Weindauer 指出，"运行一次检查清单并称其完成是不够的"，组织需要 "工具和流程来追踪 AI 系统的整个使用过程以保持问责"。这种持续性的治理要求组织将可观测性建设为核心基础设施，而非可选的附加组件。
在责任分配方面，治理框架必须明确人类与 AI 之间的权责边界。专家组建议，每一阶段都应指派具体的管理角色和责任归属，包括决策制定协议、升级路径和评估检查点。GitHub 首席法务官 Shelley McKinley 强调，"由于 AI 不是个人或法律实体，对决策和行为的问责需要从一开始就广泛共享"。具体而言，代理 AI 的创造者必须在开发阶段嵌入透明度和人类监督机制，而使用者必须负责任地部署、监控和记录影响。这种 "共享责任" 模型避免了将 AI 视为独立行为主体的误区，同时确保人类始终处于决策链的关键节点。麦肯锡的研究进一步补充，组织应当识别哪些场景下 AI 可以 "胜过" 人类 —— 基于其速度、准确性或一致性优势 —— 并据此设计治理边界，将人类干预保留给高风险场景。
边界划定的工程实践
将隐含规则显性化是代理 AI 治理的关键工程挑战。正如专家组所指出的，由于代理 AI 系统需要明确定义的规则和阈值值，组织必须在管理结构中澄清代理 AI 的角色和范围。这不仅是文档工作，更涉及对现有流程的重新设计。组织需要识别当前依赖人类判断的隐性决策点，评估这些决策是否适合委托给 AI，如果适合，则需要明确 AI 的决策权限范围、例外条件和人机交接协议。例如，在财务审批流程中，哪些金额以下可以由 AI 直接决定，哪些需要人类复核，复核的标准是什么，这些都需要被编码进系统而非停留在管理者的直觉中。
同时，组织必须为 "AI 创造 AI" 的场景做好准备。专家组警告，未能考虑由其他 AI 系统自主开发或修改的 AI 系统可能导致重大的可见性缺口。当一个代理 AI 系统被授权改进自身的代码或创建新的子代理时，组织需要建立相应的发现、审查和登记机制。McKinley 指出，"今天的工作流程并非为 AI 的速度和规模而设计"，因此 "填补缺口需要新的治理模型、更清晰的决策路径，以及可追踪、审计和干预 AI 驱动决策的重新设计流程"。对于工程团队而言，这意味着需要建立代理 AI 系统的注册表、版本追踪机制和影响范围评估工具。当 AI 开始自主扩展其能力时，组织必须保持对这些扩展的可见性，否则将面临 "影子系统" 失控的风险。
面向未来的组织适应性
代理 AI 对管理的冲击，本质上是组织适应性的一次大考。部分专家如 IAG 首席 AI 科学家 Ben Dias 认为，代理 AI 只是 "新型团队成员"，现有框架可以适应。但更多人意识到，这种适应并非简单的范围扩展，而是范式层面的重构。RAIght.ai 联合首席执行官 Richard Benjamins 警告，"因为将问责从人转移到代理 AI 系统而主张需要新的管理方法，在当前阶段为时过早"。这一观点虽然保守，却揭示了问题的核心：代理 AI 治理不仅是技术问题，更是组织哲学问题。当 AI 以超出人类理解速度运作时，"监督" 的含义本身需要重新定义 —— 从实时干预转向协议设计，从经验判断转向系统性验证。
对于正在或计划采用代理 AI 的组织，以下实践值得优先考虑。第一，建立代理 AI 资产清单，记录每个系统的功能、数据依赖、决策范围和负责人，这一清单应实时更新并对审计开放。第二，设计分级授权机制，根据决策影响程度划定 AI 自主权边界，高风险决策必须保留人类复核节点。第三，投资可观测性基础设施，包括决策日志、行为异常检测和回滚能力，确保在问题发生时能够追溯和修复。第四，培养 "AI 管理" 技能，管理者的培训内容应从人员管理扩展到系统设计、协议制定和风险评估。最终，成功的组织将不是那些最快采用代理 AI 的组织，而是那些建立了与 AI 能力相匹配的治理能力的组织。代理 AI 时代的竞争优势，将越来越多地体现在管理的精细度而非技术的先进性上。
参考资料：
- MIT Sloan Management Review & BCG (2025). "Agentic AI at Scale: Redefining Management for a Superhuman Workforce." https://sloanreview.mit.edu/article/agentic-ai-at-scale-redefining-management-for-a-superhuman-workforce/
- World Economic Forum (2025). "AI Agents in Action: Foundations for Evaluation and Governance." https://www.weforum.org/publications/ai-agents-in-action-foundations-for-evaluation-and-governance/