《2026 年应用策略现状报告》洞察
运营领域正在悄然发生转变。如果仍将AI视为决策支持工具，就很容易忽视这一变化。
它不再只是提供建议，而是开始采取行动。
我们的数据表明，这一转变已不容忽视。67%的组织已在使用AI加快自动化进程。66%的组织允许AI自动调整策略和配置，以满足服务级别协议（SLA）和服务级别目标（SLO）。另有59%的组织依靠AI生成建议，为人工操作提供指导。仅有2%的组织表示完全未使用AI实现自动化。
这一分布清楚地说明了一个事实：AI已不再置身于控制闭环之外，而是嵌入其中。
AI正在执行操作，但仅限于失败后果可控的场景
乍看之下，这些数字似乎表明我们已经实现了完全自主。但事实并非如此。
我们看到的其实是选择性执行。当影响范围可控且结果可衡量时，组织更愿意让AI直接采取行动，例如流量调度、性能调优和成本优化。在这些领域，相关操作可以得到快速观察、评估和撤销。
这并非偶然，而是体现了明确的信任边界。
在可以容忍失败且易于恢复的领域，可以让AI快速推进。但在涉及合规、安全态势或业务关键策略的领域，AI并没有同等的自主空间。这些领域仍需人工监督，并非因为AI能力不足，而是因为其风险状况存在根本差异。
在实践中，这意味着贵组织的“下一位SRE”很可能是机器，但它会在严格的约束机制下运行，而不是作为独立操作方不受限制地做出决策。
这是对控制平面的增强，而非取代
有趣的是，这与我们之前见过的模式高度吻合。
自动扩缩容并未取代运维人员。流量管理并未消除对策略的需求。策略自动化也未削弱治理。它们都将责任转移到系统中，同时保留了架构层面的监督。
AI也在沿着同样的路径发展。
企业正在分解运营权限，在严格限定的领域内授予AI执行权，同时保留对高风险决策的控制权。这并非缺乏信任，而是一种架构选择。
AI正被纳入控制平面，而非凌驾于其上。
AI的价值在于速度和信号，而非自主性
如果对各组织如何看待AI的作用仍有疑问，相关收益数据很快就能给出明确答案。
对生成式AI的预期成果中，排名靠前的是加快决策（33%）和通过自适应学习提高生产力（32%）。成本节约、战略规划和合规均排在其后。
这一排序很重要。
企业并未将自主性放在首位，而是更重视速度和信号质量。他们希望更快做出更明智的决策，并将其直接融入工作流。这与前文数据完全吻合：59%的组织依赖AI生成的建议，同时有相近比例的组织允许执行有限的自动操作。
权限正逐步获得：先提供建议，再进行受限执行。
控制权集中在意图形成之处
将这一点与交付和安全团队认为影响最显著的环节结合起来看，架构会更加清晰。
提示词层对交付和安全的影响最为显著，占比分别为29%和25%；令牌层和控制层紧随其后，两者的占比均为23%。模型路由和输出审核也很重要，但影响相对较小。
这种集中并非偶然。
如果目标是加快决策并提高生产力，最能发挥杠杆效应的环节就是意图进入系统之处。提示词在这里形成，上下文在这里汇集，并且可以在执行前施加约束。
企业正在优化推理入口，因为这样既能塑造结果，又无需放弃控制权。
这也进一步印证了一个更广泛的转变：模型正日益被视为可互换的执行引擎。从运营角度看，智能正向技术栈上层迁移，进入负责管理请求构建、路由、约束和观测方式的交付架构。
AI正在成为操作者，但不是所有者
综合以上各点，可以看出一个一致的趋势。
AI已嵌入控制闭环。它可以受信任地执行操作，但仅限于明确界定的范围内。其价值在于速度和信号，而非不受约束的自主性。对AI的治理遵循一贯用于定义应用交付和安全的架构原则。
这使AI成为执行者，但并不意味着AI拥有控制权。
而大多数行业讨论仍未充分认识到这一区别。如今，难点已不再是教会AI如何做出决策，而是设计相应的系统，明确AI可以在何处采取行动、何时必须交由人工处理，以及如何监控、约束和撤销其操作。
这不是AI问题，而是企业架构问题。
认识到这一点的组织将能够安全、有效地规模化应用AI。未能认识到这一点的组织，要么会因过度限制而使AI失去价值，要么会因过度信任而引入风险。
无论哪种情况，结果都一样：他们将落后于那些已经认识到下一代SRE并非要取代团队的系统。
它会加入团队。
如需了解更多信息，请阅读完整的《2026 年应用战略现状报告》。
关于作者
Lori MacVittie是F5首席技术官办公室的杰出工程师兼首席技术布道师，在应用交付、自动化战略和基础设施领域拥有深厚的专业知识。无论是为AI智能体定义防护机制、剖析脆弱的多云架构，还是探索可扩展系统的极限，她都善于化繁为简。她在应用开发、IT架构以及网络和系统运维领域拥有30多年的行业经验。加入F5之前，她曾担任技术编辑，并因出色表现获得奖项。 MacVittie拥有计算机科学硕士学位，著述颇丰，出版作品涵盖安全、云和企业架构领域。她还热衷于桌面游戏和电子游戏，并且对奶酪有着毫不掩饰的鲜明见解。
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