沒有人維護的那份清單：Dataiku Agent Management 要為企業點名每一個運行中的 AI 代理

每一家大型企業都能精確到小數點地告訴你它跑了多少台伺服器，但幾乎沒有一家能對自己的 AI 代理數量給出同樣的答案。代理被建造的速度，與它們被監控的程度之間的落差，正是 Dataiku 本週在紐約 Succeed 大會上發表 Agent Management 時瞄準的痛點。

這項於 9 月 24 日宣布、預計 2026 年 10 月正式上市的產品，是一個獨立產品，而不是 Dataiku 平台上的附加功能。它的任務很直接：找出企業正在運行的每一個 AI 代理——無論是在哪個平台上建造的；衡量每個代理的業務與技術表現；並標記出風險最高的那些。

問題：代理增加的速度，快過任何人能清點的速度

對 2026 年管理企業 IT 的人來說，這個背景再熟悉不過。行銷團隊架了一個代理來草擬行銷企劃；財務部門部署了另一個來對帳發票；營運單位還有好幾個在正式環境中運行。然後某個角落，有人上週把一個代理接上了公司資料，連一張工單都沒有開。AI 的建造能力在企業內擴散的速度，遠快於管理它的能力。

數據也印證了這個現象。根據 Dataiku 引用 IBM 的「AI in Motion」研究，只有不到五分之一的組織對自家 AI 系統保有完整且即時的清單。而 Dataiku 自己的調查更不樂觀：在 Succeed 大會上發布的《Global AI Confessions Report: CIO Edition, 2026》基於 Harris Poll 對八個國家、年營收超過 5 億美元企業的 685 位 CIO 之調查，發現 81% 的受訪者承認，對於在核准系統或正式管道之外建造的代理，他們缺乏完整的掌握。九成受訪者原本自信滿滿地認為自己有完整追蹤——直到被具體問到那些沒有人核准過的代理。

「問一家銀行跑了多少台伺服器，你會得到精確到小數點的答案。問它跑了多少個 AI 代理，你只會得到聳肩或猜測，」Dataiku 共同創辦人暨執行長 Florian Douetteau 說。「沒有人故意把事情搞成這樣，是團隊建造代理的速度快過任何人能清點的速度。Agent Management 告訴你外面到底有什麼，以及它到底值多少。」

運作方式：位於技術棧之上的連接器

讓這次發布值得注意的，是它的技術路線。多數代理可觀測性工具都活在單一供應商的技術棧內，這意味著它們只能看到——而且往往偏袒——自家平台上的代理。Agent Management 刻意保持中立：它位於技術棧之上，連接到企業團隊已經用來運行代理的平台，包括 AWS Bedrock、Databricks Agents、Google Vertex 與 Gemini Enterprise、Microsoft Copilot Studio 與 Azure Foundry、Salesforce Agentforce、Snowflake Cortex，以及 Dataiku 自己。客製化環境則可透過 OpenTelemetry 標準回報。

連接之後，產品會把這些平台掃描進單一清單。每一筆記錄都會自動識別該代理的結構——它依賴哪些工具和模型——讓管理者看到的不是「它存在」，而是「它實際上怎麼運作」。每筆記錄都載明基本資訊：誰擁有它、它連接了什麼、上次運行是什麼時候、當初為何而建。

在此基礎上，Agent Management 持續監控每個代理的健康狀態、使用量、成本、品質與行為變化。一個只有三個使用者的代理和一個有三千個使用者的代理，在儀表板上不應該長得一樣；而當一個代理悄悄偏離原本的目的時，系統會主動舉手示意，這正是「一份清單」和「一個可管理的組合」之間的差別。值得注意的是，這個產品不會操作代理、也不介入它們的決策——團隊繼續在工作發生的地方建造和部署，而每個新代理在上線的那一刻就自動納入記錄。

對於風險最高的代理——那些接觸客戶、敏感資料或即時交易的——Agent Management 會保存一份持續更新的記錄，包括認證狀態、已指名的風險，以及定期重新執行的測試。用意在於：當主管、稽核人員或監管機構要求提供證據時，軌跡早已存在。團隊還能用自然語言提出組合層級的問題：哪些代理無人監控、風險集中在哪裡、哪些代理賺得回自己的成本。

Cobuild 同步升級

Dataiku 也在同一個紐約舞台上擴展了 Cobuild——這個在 6 月已正式上市、以自然語言建造 AI 專案的代理。新功能 Cobuild Insights 讓任何員工都能對受治理的公司資料提問，得到 Dataiku 所形容的「分析師等級」答案，再把同樣的提問脈絡帶進 Dataiku 內部做更深入的分析。

另一項新增的 Dataiku Headless，則把 Cobuild 帶進開發者已經在使用的編碼代理——例如 Anthropic 的 Claude Code、OpenAI 的 Codex，以及 Cursor——開發者可以直接在這些工具內建造或修改管線、模型與代理。搬家是另一個用途：老舊的 Excel 活頁簿或 Alteryx 工作流程可以被轉換成受治理的專案，這個工具也能被指向一個運行中的環境來排查問題。Cobuild 也內建在 Agent Management 裡，可以為某個代理建議業務價值指標，或診斷並修復風險警示。

Dataiku 共同創辦人暨技術長 Clément Stenac 這樣定位賭注：企業往往讓技術團隊和業務團隊跑在各自獨立的平台上，沒有共享資料、也沒有共享護欄。幾個試點專案還能這樣過日子，但到了規模化的階段，他認為這就變成「企業必須提前準備的負債」。

商業模式與這場豪賭

Dataiku 公開了時程與計價結構，但沒有給出金額：Agent Management 將於 2026 年 10 月正式上市，產品存取權以每年每實例計價，監控則按代理數量計量。這個計量模型本身就是一個訊號——該公司押注代理數量將持續攀升，而看守每一個代理的成本，應該與整個機群規模線性成長。

策略上的賭注是：跨平台勝過原廠內建。每一家超大規模雲端業者都樂見企業只在自家技術棧內建造並監控代理；Dataiku 押的則是 2026 年的現實——多供應商、多平台、一半核准一半地下——讓一個位於所有技術棧之上的中立層，比任何單一供應商的儀表板都更有價值。在 84% 的受訪 CIO 表示員工建造代理的速度快過 IT 治理能力、而大西洋兩岸的監管機構都在收緊 AI 課責要求之際，對「隨時能拿出證據的清單」的需求，短期內不太可能降溫。

懸而未決的問題是：代理治理會自成一個產品類別，還是終將被它此刻所監看的那些平台吸收。至少現在，Dataiku 已經帶著最完整的跨平台答案率先出手——而對於連自己有幾個代理都數不出來的企業來說，10 月的上市日恐怕來得不夠快。