Gartner 预计，到 2025 年底，几乎所有企业应用都将嵌入 AI 助手，这些助手可以简化任务和交互，但并非独立于人类运行。突出的例子包括 Microsoft Copilot、Zoom AI Companion、Webex AI Assistant 和 Slack AI。CCaaS 供应商拥有自己的 AI 助手，可以在客户互动期间和/或之后协助人工客服。Gartner 高级首席分析师 Anushree Verma 写道：“最常见的误解是将这些 AI 助手称为客服，这种误解是由普遍存在的‘agentwashing’所导致的。”
该研究公司还预测，到2026年，40%的企业应用程序将与特定任务的AI代理集成，而目前这一比例还不到5%。Verma写道，“特定任务的AI代理”可以“独立行动，无需人工干预，处理从常规开发到复杂事件响应等各种任务”。客户体验领域的许多供应商如Salesforce、ServiceNow、Genesys、Five9、Talkdesk、Avaamo等等都已经发布了AI代理或特定任务的AI代理。
到2027年，“三分之一的代理AI实现将使用多种代理的组合，这些代理拥有不同的技能，可以在应用程序和数据环境中执行复杂的任务，”Verma在她的报告《企业应用中代理AI的未来》中写道。“它们将与人类和其他代理协同工作，共享知识并协调工作。”
根据 Gartner 的预测和定义，一些供应商似乎已经走在了时代的前沿。上述供应商均表示，到 2025 年，他们的平台将允许组织构建、管理和优化 AI 代理在有或无人类参与的情况下执行的特定任务。
Verma 在她的报告中指出，虽然大多数人工智能开发平台都允许 LLM 访问数据源和 API，但这些集成对于每个平台来说都是独有的或专有的，这“加剧了实施中缺乏标准的问题，增加了用户的困惑。”
上述供应商以及其他供应商都拥有特定于平台的AI代理，虽然它们可以通过API访问第三方系统，但无法直接与使用其他系统工具构建的AI代理进行通信。这类似于早期手机时代，运营商A的用户无法拨打或发送消息给运营商B的用户。这个问题很快得到解决，并导致了移动业务的爆炸式增长。或许，如果AI代理供应商能够解决这一代理间通信难题，他们也能经历类似的增长轨迹。
与其他 AI 代理和工具直接通信需要广泛实施新兴标准：代理间协议 (A2A)、模型上下文协议 (MCP)、代理通信协议 (ACP) ，或者通过类似LangChain 所采用的平台方法。但让 AI 代理能够正确沟通和使用工具，从而显著改善工作流程，只是挑战的一部分；它们必须安全地进行通信。
“标准化和互操作性是实现有效的代理间通信的必要条件，”Verma写道。“对于产品领导者来说，至关重要的是创建更加自主和智能的人工智能系统，这些系统要与代理安全保持同步，以防止恶意行为者和输出，并包含与不同系统以及系统内部交互的协议和标准。”
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