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Salesforce去年首次通过Agent Fabric应对AI智能体扩散问题。Agent Fabric是其MuleSoft AnyPoint Platform中的一套能力与工具集合。如今，Salesforce正通过新的治理工具和确定性控制手段，进一步约束平台内外各类AI智能体的行为。
 

当企业同时采用多款AI智能体产品时，往往会出现重复或孤立的工作流，或者智能体分散在各个团队和平台之间，既影响运营效率，也给安全、合规地扩展AI带来治理难题。

Agent Fabric于2025年9月正式推出，最初的定位是供企业注册、查看、互联和治理智能体的统一平台。今年1月，它新增了确定性脚本工具，以及自动扫描新智能体并将其纳入注册表的功能。

但企业在管控AI智能体方面仍面临更多挑战，Salesforce因此持续扩充功能。

新增功能之一是确定性控制能力的扩展——Agent Broker的Agent Script功能正式上线。Agent Broker是Agent Fabric内部的智能路由服务，专为跨域连接智能体而设计，能够动态地将用户任务匹配到最合适的智能体。Salesforce表示，这一控制机制将帮助开发者在多智能体系统中将工作流程规范化，从而确保输出结果的一致性与可靠性。

相较于让概率性智能体独立决策解决路径（这往往带来不确定性），Agent Broker的Agent Script功能使企业能够依据预设规则引导部分决策过程，与运行大语言模型相比，所需的计算资源也更少。

KramerERP管理合伙人Robert Kramer对此表示欢迎。”纯粹的自主智能体在生产环境中并不一定可行，因为企业需要保证结果的可预期性。确定性控制机制应该能够在安全地移交控制权和规则的同时，允许模型在适当时机进行推理，”他说，”这是控制与灵活性之间的平衡，也是大多数实际部署的常态。”

Valoir首席分析师Rebecca Wettemann认为，在Agent Fabric中同时提供确定性与概率性选项，使开发者和智能体构建者能够以更低成本获得更准确、更可预期的智能体系统输出。

不过，企业还需等待这一确定性编排功能正式投入生产使用——目前该功能仍处于测试阶段，预计要到2026年6月才会正式面向公众开放。

在编排能力之外，Salesforce还在AI Gateway中新增了大语言模型治理功能。AI Gateway是Agent Fabric的控制层，为第三方模型提供Token使用量、成本和数据流的集中可见性。

Salesforce表示，大语言模型治理功能现已正式上线，将帮助企业控制AI运营成本。

随着CIO们努力将分散的AI系统纳入集中管控，并对不断攀升的AI成本做出合理解释，这一功能的重要性日益凸显。

Info-Tech Research Group研究员Scott Bickley警告称，如果缺乏这样的集中治理，企业各部门可能各自选用不同模型、自行谈判API合同，并在本地管理Token预算。”这将导致成本失控、安全策略不一致，以及无法在企业层面统一执行策略，”他说，”通过将AI Gateway定位为所有大语言模型流量的统一枢纽，企业可以全面掌握AI使用模式、所用模型、用途及成本数据。”

此外，Salesforce还新增了多项Model Control Protocol功能，包括便于访问遗留API的MCP Bridge，以及由Informatica托管的MCP服务。Salesforce表示，这些功能将简化智能体与企业数据及API的交互方式。

这些功能有望节省开发者时间，简化跨环境多智能体系统的构建过程。

Bickley表示，MCP Bridge将帮助那些拥有数千个遗留API（REST、SOAP、GraphQL）的企业——这些API早在MCP出现之前就已构建完成。”支持MCP的智能体无法原生调用这些API，需要在API端点外加封装层，这是一项庞大的工程工作。MCP Bridge可以将这些API以兼容MCP的工具形式对外暴露，无需修改底层代码，”他说。

Wettemann则认为，Informatica托管的MCP将通过将内置数据质量和治理能力引入智能体工作流，进一步降低开发负担，这对受监管行业和高风险敏感企业尤为关键。

但Bickley也提出了警示。”API的行为可能比较复杂，存在各种细微差异，”他说，”企业应该测试MCP Bridge如何处理边界情况。”

他还警告称，Informatica托管的MCP同样并非万能解法：”即便Informatica的数据质量和治理能力与Agent Fabric注册表实现了顺畅集成，这些操作也不是即时完成的。字段准确性检查、去重和跨系统匹配都需要时间，在集成之前就已存在毫秒乃至数秒级别的延迟。”

Bickley认为，此次更新体现了Salesforce的更宏观战略——将2018年以57亿美元收购的MuleSoft，从传统API集成平台重新定位为企业AI智能体的基础设施层。

通过在Agent Fabric中叠加编排、治理和连接能力，Salesforce似乎正试图将MuleSoft打造为企业智能体发现、路由和治理的核心记录系统，将其角色从API管理延伸至AI核心基础设施，他说。

但并非所有CIO都会对这一转变持欢迎态度。

“如果你的智能体控制平面运行在Agent Fabric之上，迁移成本将大幅上升。注册的智能体越多、定义的编排规则和治理策略越多，迁移到替代方案就越困难，”这位分析师说。

对于任何关键基础设施依赖，”CIO们都需要追问：退出路径是什么？Agent Fabric中哪些组件可移植，哪些会被锁定？定价模式是什么？与非Salesforce智能体和数据源的集成深度如何？”他说。

不过就目前而言，企业在AI智能体编排方面仍有丰富的选择空间。

Q&A

Q1：MuleSoft Agent Fabric是什么？主要能解决什么问题？

A：MuleSoft Agent Fabric是Salesforce旗下MuleSoft AnyPoint Platform中的一套工具与能力集合，专为企业管控AI智能体而设计。它提供智能体注册、查看、互联和治理功能，帮助企业解决多智能体扩散带来的工作流重复、孤立以及治理复杂等问题，使企业能够安全、高效地扩展AI能力。

Q2：Agent Fabric新增的大语言模型治理功能有什么用？

A：大语言模型治理功能集成在Agent Fabric的AI Gateway控制层中，已正式面向公众开放。它为企业提供Token使用量、运营成本和数据流的集中可见性，帮助企业控制AI预算，避免各部门各自为政导致的成本失控和安全策略不一致问题，尤其适合需要统一管控分散AI系统的CIO群体。

Q3：MCP Bridge具体能解决哪些技术难题？

A：MCP Bridge主要解决AI智能体与企业遗留API之间的兼容性问题。支持MCP的智能体无法原生调用REST、SOAP、GraphQL等旧式API，通常需要为每个API端点手动编写封装层，工程量巨大。MCP Bridge可将这些遗留API直接以兼容MCP的工具形式暴露出来，无需修改底层代码，大幅降低开发成本。但分析师提醒，企业仍需测试其对边界情况的处理能力。