2025 年，企业级 Agentic AI正式从“概念PPT”闯入“实战深水区”。

（在安全领域主动狩猎威胁，在数据决策领域拆解复杂难题，在运维战场预判解决故障…）

企业级Agentic AI正从“辅助工具”，逐步进化为驱动运营决策的“智能中枢”。

客户采购逻辑也从“为功能付费”转向“为结果买单”，Agentic AI逐步变为企业“价值共创伙伴”。

这种质变的背后是“中间层能力”的崛起。

看那些在To B Agentic AI领域成功实践的企业，如微软 (Security Copilot)、Palantir（AIP)、Datadog（AIOps）、青藤（无相安全智能体）。无一例外都在“数据整合、行业Know-How 深化、生态协同”三维突破，强化中间层能力。

他们在通用模型的基础上，“补习”大量行业数据和知识，利用垂直领域的高质量数据、业务逻辑和行业知识训练出“专家模型”。让AI更懂行业、懂业务、懂决策。

一个普遍的行业共识：中间层的质量决定了80%的场景应用能力。

企业级Agentic AI落地实践核心本质：

它是一场围绕“数据控制力 × 场景话语权 × 生态开放性”的全面升级。

1.数据控制力：AI的“核心燃料”

数据质量优于数量—— 持续获取高质量、独特、结构化数据，并转化为AI可用资产的能力。

• Palantir：靠“本体论”深度整合业务逻辑，把复杂数据织成决策网。
• 微软：整合全球威胁情报+自身安全产品数据，给 Security Copilot喂“安全特供粮”。
• Datadog：牢牢控制 DevOps 场景的观测数据（指标、日志、链路），成 AIOps 领域 “数据霸主”。
• 青藤：十年打磨高精度Agent网络 ，把原始数据炼成“智能燃料”（比如 ATT&CK 攻防经验、行业知识图谱）

2.场景话语权：AI的“行业指南”

行业Know-How的深度转化——把抽象的行业知识，转化为AI能执行的规则、模型、工作流。

• Palantir：靠政府、大企业的复杂决策场景经验，把自身方法论变成 “事实标准”。
• 微软：依托云 + 安全生态，在网络安全场景天然拥有强话语权。
• Datadog：在DevOps/SRE运维场景拥有核心话语权，定义智能运维的标准流程。
• 青藤：海量攻防样本+专家经验定制Prompt+行业知识图谱，打造高质量行业模型。

3.生态开放性：AI的“协作网络”

从API互通到价值共创，需要和企业IT系统、第三方服务甚至其他AI“协同作战”。

• Palantir：从封闭到逐步开放，AIP正努力打破“高冷”人设。
• 微软：靠自身庞大的云+企业软件生态 ，自身生态能力极强。
• Datadog：以API开放为生命线，600+集成覆盖全场景，成DevOps生态核心。
• 青藤：拥抱开放，推动 MCP 协议，支持多种API动态注册。

表：企业级Agentic AI标杆企业核心能力汇总

关键洞察：

• Palantir 是“决策军师”，用本体论帮复杂组织解难题。
• 微软像“生态霸主”，靠庞大体系碾压安全场景。
• Datadog 是“运维新贵”，用平台化思维定义 AIOps 标准。
• 青藤像“技术极客”，靠十年数据沉淀死磕企业级Agentic AI。

2025 年，Agentic AI的“落地元年”，其实也是“淘汰元年”—— 只有真正突破“数据×场景×生态”三维能力的玩家，才能在企业智能的浪潮里活下来。

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To B Agentic AI最终竞争力=数据控制力×行业know how×生态开放性