过去一年，AI 代理（即 AI Agents）冲进了我们的工作世界。
它们很聪明，会总结、会自动化流程、会帮你写稿件、会连夜跑任务。
但兴奋之外，复杂性随之而来。
当多云环境里（比如：同时使用 Microsoft 365、Azure、各类SaaS的企业），不断冒出新 AI 代理，问题浮现出来了：
● 这些 AI 代理是谁建的？
● 它们从哪里获取数据？
● 现在还在被使用吗？
● 是否安全？
● 是否符合公司合规要求？
● 既然花了钱，到底有没有带来业务价值？
这些问题乍听简单，但当一家公司的生态里可能存在成百上千个代理时，难度瞬间成倍上升。
于是，一个专门用于“管理 AI 代理”的指挥中心就显得迫在眉睫。 这便是AvePoint新推出的 AgentPulse Command Center ——一个让企业第一次真正“看见”所有 AI 代理的可视化中枢。
AI 代理数量远比你想象多
很多企业其实已经拥有数量惊人的 AI 代理，只不过 IT 或安全部门完全不知道它们的存在而已。
它们可能来自：
● Copilot Studio
● Azure AI Foundry
● 各类 ISV 应用
● 员工自己创建的个人工具
每一个代理都在访问数据、触发系统、执行任务……却在组织中“隐形”运行。
AgentPulse 的核心价值就在于，自动发现企业环境中的所有 AI 代理，并将其完整“画”出来。
系统能自动识别代理并为它们匹配关键元数据：
● 创建人是谁
● 最后使用时间
● 连接了哪些数据源
● 使用目的与业务背景
当所有代理第一次被集中呈现出来，组织才终于能回答：
● 哪些代理真正有用？
● 哪些已经闲置或冗余？
● 哪些存在潜在风险？
● 哪些应该立即退休？
可以说，没有可见性，就没有治理。而 AgentPulse 做到的，就是把不可见的代理生态透明化。
从“监督”到“掌控”：
打造 AI 代理的完整生命周期
过去的数据治理通常围绕着用户、文档、权限展开，而 AgentPulse 把同样成熟的治理思维扩展到 AI 代理上。它能做到：
代理生命周期自动化管理
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从创建、审批、续期到归档，全在一个地方统一处理。
情境化治理
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不仅看代理的功能，更看它背后的业务场景与访问范围。
策略一致性执行
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自动触发定期检查、强制续期或停用，不再依赖人工跟进。
成本优化
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找出长期不使用、重复建设或消耗资源却无价值的代理。
对于 IT 团队来说，这套自动化体系能显著减少重复性监管任务。对于组织来说，这意味着 AI 不再是“野生生长”，而是可控、可扩展、可持续。
为什么“看见”比“数据”更重要?
很多企业以为，只要知道“代理有多少个”就够了。 其实远远不够。
真正重要的是能不能“看见”：
● 这个代理存在的目的是什么？
● 它访问的数据敏不敏感？
● 它对业务究竟产生了多少价值？
● 它的行为是否和原本的预期一致？
AgentPulse 的强大之处就在于，它不仅呈现代理的技术信息，也呈现其业务背景，让技术团队与业务团队能够基于同一视角做判断，让治理建立在真实可见的数据与透明度之上。
AI 治理的关键时刻:
风险从未如此真实
今年 AvePoint 内部的一份报告指出：75% 使用 AI 的企业在过去一年经历了数据泄露。
Gartner 进一步预测：到2027年，将有40%的代理式 AI 项目，会因风险管控不足而被放弃，这并不是因为技术不先进，而是因为没有治理。
AgentPulse 的出现，正是为了让组织在 AI 的浪潮中拥有：
● 完整的代理清单
● 及时识别风险的能力
● 自动化的策略执行
● 清晰的“投资回报”评估
换言之： 创新要有速度，但更需要安全感。
让 AI 生态变成你的竞争优势
未来的企业竞争，将不仅比 AI 能力，更比 AI 管理能力。 强治理的组织将跑得更久、更稳、更安全。
AgentPulse 所做的，就是帮助企业在这场变革中站稳脚跟：
让创新安全，让安全赋能创新。
如果你也在寻找一种方法，让企业从 AI 混乱走向清晰，从风险走向掌控，从尝试走向规模，那么，或许是时候深入了解一下 AgentPulse 了。
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