在人工智能从感知理解迈向自主执行的关键演进期，以庞大开放生态著称的Google，提出了一条独特的技术推进路径。

其核心逻辑在于，将AI智能体的能力构建为一种新型的“数字行动层”，旨在跨越高耸的应用壁垒，解决跨平台、跨系统的复杂任务自动化问题。

千丁数科持续关注AI领域前沿动态，通过解构Google的Agentic框架发现，其探索为理解AI如何突破封闭系统、实现广域协同提供了另一种关键的技术视角与可能性参照。

从已披露的信息与产品逻辑看，Google Agentic 体系的探索呈现分层特点：

Google Agentic 路径的一个显著关注点，是推动AI从交互对话向任务执行延伸。

其展示的类似 OpenAI Operator 的能力，体现了“数字员工”的一种潜在形态：通过虚拟浏览器等环境，尝试独立完成涉及多个网站或应用的操作序列。

这为企业流程自动化提供了一种设想，即未来或许能通过更高层级的指令，让AI适配那些难以用传统方式集成的系统界面。

Project Jarvis 是体现该思路的一个范例，其技术路径侧重视觉交互：

与依托于成熟企业软件体系进行深度集成的路径相比，Google Agentic 呈现出不同的侧重点：

其思路更侧重于开放生态导向。

它不主要依赖对接系统后端API，而是尝试通过视觉理解或标准化工具调用的方式与前端的应用界面交互。

这在理论上为连接海量异构系统、特别是那些难以进行深度集成的老旧或外部系统，提供了一种不同的思路。

该路径往往展现出更强的探索性与快速迭代特征，致力于将AI研究前沿（如多模态理解、复杂规划）转化为可演示的应用能力。

这种模式有助于快速验证技术可能性，但其在满足企业级场景对稳定性、可靠性、安全审计的完备性要求方面，通常需要一个持续的成熟过程。

正是由于其强调开放与普适连接，当考虑将其应用于严肃的企业业务流程时，企业级治理能力的同步构建显得尤为关键。

这包括智能体操作如何与企业现有权限体系融合、交互过程中的数据安全如何保障，以及复杂业务异常下的流程可靠性如何确保等议题。

基于其技术特点，此类路径可能在某些场景中率先进行价值验证：

企业在评估此类技术路线的适用性时，以下几个维度往往被纳入考量：

Google Agentic 所展现的技术想象力，无疑为企业自动化勾勒出跨越生态连接的未来图景。

然而，从企业决策与落地的视角看，技术的前瞻性与企业环境的现实性必须相互校准。

因此，评估的重心从“技术能否实现”转向 “该技术与我的业务现状是否适配” ，成为更务实的关键。

这一路径的优势在于其应对非标准化、长尾系统的连接潜力。

对于拥有大量异构应用、且对部分老旧或第三方系统仅有点状自动化需求的企业而言，它提供了一种绕过深度开发、快速尝试的可能性。

但其效能高度依赖于界面标准化程度与任务逻辑的线性化，在需要与核心业务数据深度交互、或流程复杂多变的关键场景中，其稳定性与可靠性可能面临考验。

因此，它更可能率先应用于创新探索、边缘场景或作为对现有集成方案的补充，而非立即承担核心业务流程。

正如上篇文章（▶ 延伸阅读：《AI洞察：深度解读 SAP Business AI 路径》）在分析SAP路径时所见，其深度集成模式在封闭生态内提供了确定性，却可能在开放的异构环境中面临限制。

同理，Google的开放连接路径虽拓宽了边界，但在企业级治理与核心流程的稳定性上需持续完善。

这两种路径折射出企业，尤其是系统环境复杂的中国企业面临的普遍困境：

既有SAP、Oracle等成熟系统，又有大量自研工具与老旧软件，单一的“嵌入式”或“连接式”路径都难以完全满足需求。

这种现实挑战，恰恰定义了下一代产业级智能平台的演进方向。

它需要在吸收如SAP般对核心业务的深度理解与确定性保障的同时，构建如Google所探索的、更强大的 “异构连接与柔性编排”能力。

最终的落点，不在于非此即彼的选择，而在于企业如何根据自身系统架构的复杂程度、业务流程的关键等级以及对风险容忍度的不同，选择出最适配的、融合性的智能架构。

对企业而言，Google Agentic 等开放路径揭示了一种新的可能性，真正的关键，在于从自身复杂的系统现状和业务目标出发，建立清晰的适配性评估框架，将不同技术的优势与具体的业务流程相匹配。

千丁数科在服务龙湖等企业生态时，也在实践中探索打造企业AI工作台，目标不仅限于采用单一技术路线，而是着眼于打造一个能够统筹调度从深度集成到灵活连接等多种AI能力的统一平台。

通过平台层提供统一的治理、协同与安全保障，让企业能够根据场景需要，灵活且受控地调用最合适的技术工具，从而在确保核心业务确定性的前提下，激活更广泛的生态连接价值。

其实，成功的智能化转型呈现为一个以业务价值为导向的渐进式融合过程。其衡量标准并非技术的绝对先进性，而在于能否基于对自身现实的深刻理解，构建起安全、可靠、高效且能持续演进的技术组合与架构设计，让智能真正服务于确定性的价值增长。

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