AI及AI Agent技术爆发不仅实现了“工具赋能”到“智能决策”范式的转变，还驱动生产范式、商业模式、跨界竞合层面的深度变革，重塑了传统产业格局。向AI Agent原生企业转型已经深刻影响到千行百业，无论是根基深厚的传统企业，还是充满活力的初创创新企业，都在积极探索中。对企业决策者而言，了解AI Agent原生企业的技术现状、未来趋势，并能战略性地应对这一趋势至关重要。

在此背景下，安全牛启动了《AI时代Agent原生企业崛起——现状、趋势与风险控制》报告研究工作，聚焦于AI Agent原生技术、国内外企业实践，从技术、产业、企业三个维度，系统性地剖析了AI Agent原生企业崛起的底层技术逻辑。同时，也透视了AI Agent原生应用系统面临的潜在风险，探讨了其对企业战略、业务、合规方面的影响，并就如何构建长效的风险控制机制、打造具备韧性的AI原生组织体系的方法论提出了参考方法。希望为AI原生时代的企业安全建设提供创新性思路与可行性参考。

目前，报告研究工作已经结束，报告《AI时代Agent原生企业崛起——现状、趋势与风险控制》于7月31日正式发布。

AI人工智能领域，新技术在不断出现，但也有个别技术，由于受到某些因素影响出现倒退趋势。

GenAI领域，新技术正呈指数级涌现，技术密集度较2023年显著增加，当前还没有技术越过“幻灭低谷期”。但研究认为，其中70%的技术都将会在2~5年内成为主流应用。

美国厂商凭借算法积累、算力储备和数据壁垒占据全球基础模型技术制高点。国内，通用大模型和专用大模型整体呈现着通用基座与专用深耕的二元发展格局。

“百模大战”后，模型性能差距开始收敛，初步形成了头部格局。

多模型大模型、垂类大模型和分布式训练，在未来3～5年，会成为生成式人工智能领域非常重要的三个发展趋势。

通过Agent工具链实现垂向布局，正成为企业抢占AI Agent原生市场制高点的关键战略路径。

Web Agent、数据Agent、用户助手型Agent落地应用会相对较快，行业落地呈现明显的梯队化特征。

组织风险：AI Agent原生企业的系统架构相对传统架构发生很大的变化，也同步衍生出了新的安全隐患，使AI Agent原生企业面临了系统、业务、合规和法律方面的多重风险挑战。

系统风险：在垂直分层的Agent系统中，模型层、数据层、应用层与交互层的运行机制高度联动，风险并非孤立存在，而是有强耦合性和高度关联性。

Agent-first设计：业务流程原生嵌入Agent基因，组织向“人机混编”转型。

虚拟劳动力平台：中小企借标准化Agent租赁切入智能化，B2B服务蓝海开启。

生态级互联互通：Agent App Store雏形浮现，协议标准化（如A2A/MCP）打通跨平台协作。

四阶段演进：企业迈向AI Agent原生形态是一个循序渐进的过程，通常经历工具化→任务驱动→人机协作→原生企业四个阶段。

构建和运营：实际构建和运营中，要从业务战略出发，避免出现“技术孤岛”或“短期上线、长期失效”的风险。

部署策略：业务数据敏感性、合规性高的企业建议采用私有化，对部署成本和弹性扩展要求较高的建议选用云托管，跨境业务及混合架构。

战略视角：从合规引领到技术落地，再到运行保障的完整闭环逻辑。

系统视角：构建了“生命周期×系统安全”的二维分析框架。

安全三道防线：模型上线前合规与能力基线校准，运行中实施网关拦截+围栏控制双轨机制，事后全链路行为追溯，责任归属可验证