62% 的企业尝试 AI Agent。仅 23% 成功规模化。

McKinsey 数据证实了治理团队已知的事实：部署差距在于治理、合规和集成。

62%

的企业尝试 AI Agent

23%

已成功规模化

来源：McKinsey 研究，2026 年 2 月

四个部署障碍

实验（62%）与规模化（23%）之间的 39 个百分点差距存在，因为有四个障碍。JieGou 解决了其中三个。

~30% 已解决

谁控制 Agent？决策如何审计？Agent 失败时会怎样？没有治理基础设施，企业无法在规模上回答这些问题。

~25% 已解决

我们的 Agent 部署是否符合 EU AI Act 要求？NIST RMF？ISO 42001？没有合规映射，企业宁可延迟部署也不愿冒不合规的风险。

~25% 已解决

Agent 如何连接到现有系统？不同供应商、不同协议、不同数据格式。集成摩擦拖慢每次部署。

~20% 超出范围

团队如何采用 Agent 工作流程？角色如何改变？变革管理需要组织转型，仅靠技术无法解决。

超出平台范围 — 需要组织领导

JieGou 解决 4 个部署障碍中的 3 个（约 75% 的差距）

治理顾虑、合规不确定性和集成复杂性都由 JieGou 的 10 层治理堆栈、三框架合规矩阵和三重协议支持解决。

从实验到规模化的三个步骤。

计算您的 GovernanceScore，了解 8 个因子的当前治理态势。

使用三框架合规矩阵将您的治理映射到 EU AI Act、NIST AI RMF 和 ISO/IEC 42001。

通过 90 天企业试点计划，在 20 个部门部署受治理的 Agent。

62% 实验。23% 规模化。差距就是治理。用 10 层、GovernanceScore 和三框架合规来缩小它。