自建AI代理平臺？或許該三思

在董事會要求季度末拿出AI代理戰略的壓力下，許多企業開始自建平臺。然而，這篇文章指出，這很可能是一個被嚴重低估的工程挑戰。作者透過分析四個關鍵元件——記憶體、治理、評估和編排——揭示了自建代理平臺的實際成本遠超預期。

首先，記憶體並非簡單的資料庫問題。生產環境中的記憶體需要區分情景記憶、語義記憶和程式記憶，並具備時間推理、去重、多租戶隔離等功能。相關創業公司如Mem0、Letta和Zep的融資情況表明，這是一個獨立的成熟產品類別。Mem0在種子輪和A輪融資了2400萬美元，Letta（前身為MemGPT）從Felicis融資1000萬美元，Zep作為獨立公司擁有時間知識圖譜引擎。這些足以說明問題。在LongMemEval基準測試中，Zep在時間查詢上比Mem0高出15分，證明它們並非可互換的工具。這是平臺團隊最容易低估的元件，記憶體聽起來像資料庫問題，實際上完全不是。

治理同樣被輕視。代理治理不僅涉及資料授權，還需要行動授權、決策鏈可審計性、行為漂移檢測等。隨著歐盟AI法案於2026年8月全面生效，合規要求變得更加緊迫。Grant Thornton的2026年AI影響調查發現，78%的高管沒有強烈信心在90天內透過獨立AI治理審計。OWASP也將“過度代理”列為LLM應用的頂級漏洞類別。康奈爾大學的研究人員展示了間接提示注入攻擊，透過代理攝入的內容操縱代理。這些是代理特有的攻擊面，傳統安全工具無法發現。基於角色的訪問控制（RBAC）是為具有可預測意圖的人類設計的，而代理沒有可預測的意圖。

評估方面，代理的非確定性特性使得傳統測試方法不再適用。麥肯錫QuantumBlack團隊指出，對於單個代理，需要評估完整的軌跡，包括工具呼叫、狀態轉換和中間決策；對於多代理系統，需要評估系統動態，包括協調模式和集體不變數。這是因為代理行為本質上是不確定的，相同的輸入可能產生不同的有效執行路徑。谷歌Vertex AI已經標準化了軌跡精確度等指標。LangChain的2026年報告顯示，57%的組織已將代理投入生產，32%將質量列為首要部署障礙。Gartner預測，到2028年，60%的軟體工程團隊將採用AI評估和可觀測性平臺，而2025年這一比例僅為18%。你需要另一個評估來判斷你的評估是否有效，這種遞迴足以耗盡平臺團隊。

編排層尚未收斂。LangGraph使用有向圖與條件邊，CrewAI使用基於角色的團隊，OpenAI的Agents SDK使用顯式交接，AutoGen使用對話式GroupChat，谷歌ADK使用層次化代理樹，Claude的Agents SDK使用工具使用鏈與子代理，微軟的Agent Framework自有特色。每種都代表著不同的狀態管理、通訊模式和協調模型，它們之間不可互換。遷移不是配置更改，而是重寫大部分代理邏輯。底層協議層仍在發明中，模型上下文協議（MCP）正在成為工具整合的標準，代理到代理（A2A）協議正在出現。兩者都是移動目標，建立在移動協議上的成本內部平臺團隊很少考慮到。如果你在2024年自建了編排層，到2026年就得重寫，而選擇框架的團隊這兩年都在交付產品。

儘管如此，文章也承認在某些情況下自建是合理的。專有資料確實是持久的競爭護城河：萬事達卡基於其交易網路構建了基礎模型，Plaid基於其金融機構覆蓋構建了模型。受監管行業有合法理由希望控制完整堆疊，現成的AI工具並不總是能很好地對映到HIPAA、GxP、21 CFR Part 11、SOX、FFIEC和PCI DSS等框架。供應商鎖定在AI層比傳統軟體更微妙、更危險。但關鍵區別在於：這些是構建業務層之上代理的論點，而不是構建底層平臺元件的論點。你可以擁有資料、領域邏輯、評估標準、治理策略和業務所需的具體行為，而不必擁有底層的記憶體層、編排引擎或跟蹤收集基礎設施。構建業務特定部分，購買技術通用部分，這是啟發式原則。

最後，文章列出了五條決策前必答問題：你是在構建代理平臺還是工作流系統？能否用三句話描述每個元件（記憶體、治理、評估、編排）的“完成”狀態？如果你的需求定義不清晰，就不應該開始構建。這些問題旨在幫助團隊避免陷入成本超支的困境。在決定自建之前，請務必認真思考這些挑戰。