Mạng lưới doanh nghiệp đang tràn ngập các tác nhân AI, tạo ra một điểm mù về quản trị cho các nhà lãnh đạo đang quản lý hạ tầng đa đám mây.

Khi các đơn vị kinh doanh riêng biệt chạy đua áp dụng các công nghệ tạo sinh, các CIO đặc biệt nhận thấy hệ sinh thái của họ đang có rất nhiều tài sản phân mảnh và không được giám sát. Điều này phản ánh những thách thức về shadow IT của kỷ nguyên đám mây, nhưng liên quan đến các tác nhân tự trị có khả năng thực thi logic kinh doanh và truy cập dữ liệu nhạy cảm.

IDC dự báo số lượng tác nhân AI được triển khai thực tế sẽ vượt quá một tỷ vào năm 2029 — tăng gấp 40 lần so với mức hiện tại. Chỉ riêng trong nửa đầu năm 2025, việc tạo tác nhân đã tăng vọt 119%. Đối với ban lãnh đạo doanh nghiệp, thách thức trước mắt chuyển từ việc xây dựng các tác nhân này sang việc xác định vị trí, kiểm toán và quản trị chúng trên các nền tảng.

Salesforce đã phản hồi sự phân mảnh này bằng cách mở rộng các khả năng của MuleSoft Agent Fabric, giới thiệu các công cụ khám phá tự động được thiết kế để tập trung quản lý các tác nhân AI bất kể nguồn gốc của chúng.

Tự động hóa việc khám phá

Khả năng hiển thị vẫn là vấn đề cốt lõi đối với các nhóm bảo mật và vận hành. Khi các nhóm marketing triển khai các tác nhân AI trên một nền tảng và các nhóm hậu cần xây dựng trên một nền tảng khác, việc quản trị hiệu quả trở nên khó khăn vì bộ phận CNTT trung tâm mất đi cái nhìn tổng thể về lực lượng lao động kỹ thuật số của tổ chức.

Kiến trúc cập nhật của MuleSoft giải quyết vấn đề này thông qua 'Agent Scanners'. Các công cụ này liên tục tuần tra các hệ sinh thái lớn – bao gồm Salesforce Agentforce, Amazon Bedrock và Google Vertex AI – để xác định các tác nhân đang chạy. Thay vì phụ thuộc vào việc các nhà phát triển đăng ký triển khai theo cách thủ công, hệ thống sẽ tự động hóa việc phát hiện.

Việc tìm thấy một tác nhân chỉ là bước đầu tiên; các nhà lãnh đạo tuân thủ cần hiểu logic đằng sau nó. Các trình quét trích xuất siêu dữ liệu chi tiết về khả năng của tác nhân, các LLM thúc đẩy nó và các điểm cuối dữ liệu cụ thể mà nó được phép truy cập. Thông tin này sau đó được chuẩn hóa thành các đặc tả Agent-to-Agent (A2A) tiêu chuẩn, tạo ra một hồ sơ thống nhất cho các tài sản bất kể nhà cung cấp nền tảng là ai.

Andrew Comstock, SVP và GM của MuleSoft, cho biết: "Các tổ chức thành công nhất trong thập kỷ tới sẽ là những tổ chức tận dụng được sự đa dạng hoàn toàn của bối cảnh AI đa đám mây. Khả năng mở rộng của MuleSoft Agent Fabric mang đến cho bạn sự tự do để đổi mới trên bất kỳ nền tảng nào trong khi vẫn duy trì khả năng hiển thị và kiểm soát thống nhất cần thiết để mở rộng quy mô."

Quản trị và kiểm soát chi phí cho các tác nhân AI

Các tác nhân không được quản lý gây ra sự kém hiệu quả về tài chính và rủi ro. Hãy xem xét một CISO trong lĩnh vực ngân hàng. Theo các hoạt động tiêu chuẩn, việc xác minh một tác nhân xử lý khoản vay mới bao gồm việc truy đuổi tài liệu từ các nhóm phát triển một cách thủ công. Việc lập danh mục tự động cho phép các nhóm bảo mật xem ngay lập tức cơ sở dữ liệu tài chính nào mà tác nhân truy cập và xác minh các cấp độ ủy quyền của nó mà không cần can thiệp thủ công. Khả năng này đảm bảo các nhóm bảo mật nhìn thấy dữ liệu thời gian thực thay vì các ảnh chụp nhanh đã cũ.

Từ góc độ tài chính, khả năng hiển thị giúp thúc đẩy việc hợp nhất. Các doanh nghiệp lớn thường chịu sự dư thừa khi các nhóm khu vực độc lập mua sắm hoặc xây dựng các công cụ tương tự. Ví dụ, một nhà sản xuất đa quốc gia có thể có ba nhóm riêng biệt trả tiền cho các tác nhân tóm tắt khác nhau trên các nền tảng khác nhau.

Bằng cách sử dụng MuleSoft Agent Visualizer để lọc tài sản theo loại công việc, các nhà lãnh đạo vận hành có thể xác định những sự chồng chéo này. Việc hợp nhất chúng thành một tài sản hiệu suất cao duy nhất sẽ giảm chi phí cấp phép dư thừa và cho phép phân bổ lại ngân sách cho các phát triển mới.

Chuyển đổi thành công sang một 'doanh nghiệp vận hành bởi tác nhân'

Đổi mới thường xảy ra ở các vùng biên, nơi các nhà khoa học dữ liệu xây dựng các công cụ tùy chỉnh bên ngoài các kênh mua sắm chính thức.

Agent Fabric mở rộng giải quyết vấn đề này bằng cách cho phép đăng ký các tác nhân "tự phát triển" và các máy chủ Model Context Protocol (MCP) thông qua URL. Điều này đặc biệt phù hợp với các lĩnh vực như hậu cần, nơi các nhóm có thể xây dựng các công cụ nội bộ để tối ưu hóa cơ sở dữ liệu độc quyền. Thay vì bị che khuất, những tài sản này có thể được đăng ký và cho phép khám phá để tái sử dụng trong toàn công ty.

Jonathan Harvey, Trưởng bộ phận Vận hành AI tại Capita, cho biết: "Agent Scanners sẽ cho phép chúng tôi tập trung vào đổi mới thay vì quản lý hàng tồn kho. Việc biết rằng mọi tác nhân đều được tự động phát hiện và lập danh mục cho phép các nhóm của chúng tôi cộng tác, tái sử dụng công việc và xây dựng các giải pháp đa tác nhân thông minh hơn."

Tương tự, AT&T đang sử dụng khuôn khổ này để điều phối các tác nhân trên các tương tác hỗ trợ khách hàng, trò chuyện và giọng nói.

Brad Ringer, Kiến trúc sư Tích hợp và Doanh nghiệp tại AT&T, giải thích: "Với việc AI đang phát triển quá nhanh, MuleSoft Agent Fabric cung cấp khuôn khổ mà chúng tôi cần để mở rộng quy mô. Nó tập hợp và giúp chúng tôi điều phối tất cả các tác nhân và máy chủ MCP mà chúng tôi đang xây dựng trong phần hỗ trợ khách hàng, trò chuyện và giọng nói. Đây không chỉ là một công cụ; nó là một yếu tố thúc đẩy to lớn cho mọi thứ chúng tôi thực hiện tiếp theo."

Việc chuyển đổi sang một "doanh nghiệp vận hành bởi tác nhân" đòi hỏi sự thay đổi trong quản trị về cách theo dõi các tài sản CNTT, khiến những ngày quản lý tích hợp qua các bảng tính cũ kỹ không còn tương thích với tốc độ triển khai tác nhân AI.

Các nhà lãnh đạo phải giả định rằng danh mục tác nhân AI của họ là không đầy đủ và triển khai các công cụ quét tự động để thiết lập một đường cơ sở về sự thật. Khi đường cơ sở này được thiết lập, các chính sách quản trị nên bắt buộc tất cả các tác nhân – dù được mua hay xây dựng – phải công khai các khả năng và quyền truy cập dữ liệu của chúng ở định dạng tiêu chuẩn như A2A để tạo điều kiện giám sát.

Cuối cùng, các giám đốc điều hành có thể sử dụng khả năng hiển thị do các công cụ này cung cấp để kiểm toán chi tiêu, xác định các chức năng trùng lặp trên các môi trường đám mây và hợp nhất chúng để kiểm soát Tổng chi phí sở hữu (TCO).

Khi các tổ chức chuyển từ các chương trình thử nghiệm sang triển khai hàng loạt, yếu tố khác biệt sẽ không phải là trí thông minh của các tác nhân riêng lẻ, mà là sự gắn kết của mạng lưới kết nối chúng.