编者按
2026 AI博览会首日拉开帷幕，作为AI与大数据、智能自动化领域的顶级盛会，本次活动聚焦“代理企业”（agentic enterprise）的崛起。编者认为，在AI代理从概念走向现实的关键节点，治理与数据准备已成为企业转型的基石。这不仅解决了技术落地痛点，还为未来AI驱动的自治生态铺平道路。本文基于AI News报道，结合行业洞察，深度剖析展会亮点。
展会概览：AI数字协作者主导首日议程
2026年2月5日，AI & Big Data Expo 与 Intelligent Automation Conference 同场举办，吸引全球数千位专家、企业领袖齐聚。首日议程以AI充当“数字协作者”为主线，探讨其如何无缝融入企业工作流。从高层论坛到技术workshop，参会者热议AI代理如何解放人力、提升决策效率。
“AI不再是工具，而是能自主行动的伙伴。”——展会一位演讲嘉宾如是说。
然而，技术会议转向务实层面：基础设施建设。被动自动化（如RPA机器人流程自动化）已成熟，但向“agentic”系统跃升需强大后盾。这里的“agentic”指AI代理具备规划、工具调用、自我纠错能力，能处理复杂多步任务，如供应链优化或客户服务闭环。
从被动到代理：展厅核心话题
展厅人潮涌动，众多厂商展示代理式AI解决方案。传统自动化依赖预设规则，遇变则失效；代理系统则融合大语言模型（LLM）与强化学习，能动态适应环境。举例，IBM展示的Watsonx代理平台，能自主查询数据库、调用API，模拟人类项目经理。
行业背景：根据Gartner预测，到2028年，30%企业将部署多代理系统，年增长率超50%。但挑战在于可靠性——早期代理易“幻觉”或越权。展会强调，治理是“刹车”，数据准备是“油门”。
治理框架：安全合规的守护者
治理成为首日焦点。欧盟AI法案与美国执行令已落地，企业需嵌入风险评估、可解释性机制。Snowflake CEO Sridhar Ramaswamy在 keynote 中指出：“无治理的代理如脱缰野马，数据泄露或偏见放大将酿成灾难。”
解决方案层出：Anthropic的Constitutional AI，确保代理遵守伦理宪法；Microsoft的Copilot Studio，提供沙箱测试。展会演示中，代理系统集成“人类在环”（human-in-the-loop），关键决策需人工审核。这平衡了效率与责任，推动“可信AI”范式。
编者分析：治理不止合规，更是竞争壁垒。先行者如Google DeepMind，已将治理嵌入Gemini模型训练，助力企业快速上车。
数据准备：代理时代的燃料
数据是AI之母，却常成瓶颈。展会技术session深入数据湖、向量数据库与合成数据。Databricks展示Unity Catalog，实现跨云数据治理，支持代理实时访问。
“垃圾进，垃圾出。高质量数据准备是代理成功的80%。”——一位数据科学家分享。
背景知识：代理需结构化+非结构化数据融合。Pinecone等向量DB优化检索增强生成（RAG），减少幻觉。展会还探讨隐私计算，如联邦学习，让代理在不共享原始数据前提下协作。
企业案例：一家零售巨头分享，用代理优化库存，数据准备阶段耗时3月，ROI却达5倍。未来，零ETL（extract-transform-load）架构将进一步加速。
未来展望：代理企业新时代
首日共识：治理+数据=代理企业。代理将重塑组织，从层级管理转向自治团队。挑战犹存，如多代理协调（swarm intelligence）和能源消耗，但乐观情绪高涨。
编者观点：中国企业应借鉴，结合本土数据优势，加速布局。华为、阿里云已在代理领域发力，预计2026将成为全球代理应用爆发年。
展会后续三天将聚焦应用落地，敬请期待。
本文编译自AI News，作者Ryan Daws，原文日期2026-02-05。