当企业正努力将人工智能(AI)从试验阶段转向实际应用之际，"能动型AI"平台正成为关键的转折点。有分析指出，要将停留在简单自动化系统层面的人工智能技术，提升为兼顾可靠性、安全性与可解释性的成熟平台，需要超越现有方法的新架构。
AI业务负责人沙伊莱什·曼杰雷卡尔在近期举行的"Agentic AI Unleashed 2025"会议上强调："大语言模型只是工具，要挖掘实际价值，需要建立涵盖治理、可观测性、可解释性、信任与安全的系统化平台。"他目前正在Fabrix.ai为企业设计能动型AI平台，并解释说其核心在于通过多智能体编排整合分散数据与独立AI智能体。
会议讨论中，曼杰雷卡尔与行业分析师指出了企业在实际运营中应用AI时面临的结构性局限。虽然可以开展单次试点项目，但要将其扩展到约500个运营资产，就必须完善数据管道和整个自动化体系。尤其值得注意的是，许多企业虽已具备AI技术能力，但在运营现场仍受困于"最后一公里"难题。
能动型AI的架构正是为了突破这些瓶颈而设计。通过以特定结果为目标的多智能体工作流，对多样化任务进行分布式处理，从而同步提升生产力和执行速度。例如，该架构会让部分大语言模型担任决策者进行判断，其他模型则作为智能体执行行动。
业界评价该体系是相较于传统AIOps的阶段性进化。通过打破数据孤岛、构建灵活运营体系，旨在实现从"表演式AI"到实质性转型的跨越。
Fabrix.ai强调的这一平台战略已超越单纯技术创新，正崛起为AI成为企业运营核心支柱的必要基础。对于希望构建兼具问责性与扩展性AI生态的企业而言，能动型AI已不再是可以选择的选项，而是不可或缺的"必备条件"。
