思科将AgenticOps模式扩展至网络、安全、可观测性产品

在本周于阿姆斯特丹举行的思科Live EMEA活动上，思科发布了其网络和安全产品组合的一系列更新，旨在帮助客户利用智能体AI技术更有效地运行企业基础设施。

思科总裁兼首席产品官Jeetu Patel在一篇关于此消息的博客文章中写道："智能体AI编排工作流程、移动数据、与其他智能体通信，并自主做出决策。这代表了技术在组织内运作方式的根本性转变。"Patel表示，智能体AI还改变了基础设施必须提供的能力。"当智能体独立行动并大规模进行机器间通信时，网络不仅仅是连接，它成为信任、性能和竞争优势的基础。我们相信，在这个时代蓬勃发展的组织将是那些不把基础设施视为需要管理的成本，而是视为需要利用的战略资产的组织。"

思科的AgenticOps是一个智能体驱动的IT运营模式，于去年首次推出。它使用从思科网络和安全产品组合中收集的系统范围感知和跨域遥测数据，包括Security Cloud Control、Nexus One、Splunk和ThousandEyes，进行自主操作。新的AgenticOps功能分布在多个产品线中，包括Cisco Defense和思科的SASE产品组合。

Patel写道："AI时代惩罚复杂性。当组织将网络、安全和运营的独立工具拼凑在一起时，他们在最需要速度和清晰度的时刻承受了摩擦、成本和风险。思科正在采取不同的方法。我们正在提供一个统一平台——网络、安全、可观测性和主权作为一个系统协同工作——这样客户可以在没有通常权衡的情况下扩展AI。"

AI Defense平台更新

思科推出了自去年推出该安全平台以来AI Defense的最大扩展。更新包括：

AI流量优化：检测AI流量模式并应用技术（如数据包复制）以在峰值期间保持智能体交互的可靠性和低延迟。

AI物料清单：提供AI资产（模型、智能体、MCP服务器、第三方工具）的集中库存和可见性，以加强供应链治理。

MCP支持：发现并清点模型上下文协议服务器和公共或私有注册表，帮助评估工具注册表中的风险。这些功能为模型、数据集、工具、第三方依赖项和其他关键AI资源带来透明度和集中治理。

高级算法红队测试：扩展自适应测试——包括多轮交互场景和多语言——以发现模型、智能体和工作流程中的漏洞。思科表示它有一个完全重新设计的AI验证功能，可以对模型和智能体进行单次和自适应多轮测试，并提供广泛的多语言支持。它提供清晰的洞察和基于AI验证评估结果的即时安全建议。它还在测试中融入了著名的AI安全框架和标准，包括来自NIST、MITRE和OWASP的标准，以及思科的AI安全和安全框架。

意图感知检查：结合快速技术和云分析来理解智能体请求某些内容的原因——捕获传统工具遗漏的恶意或风险意图。

SASE平台增强

对于Cisco SASE，公司正在添加：

智能体检测和分类AI/智能体流量模式并应用优化技术的能力，使自主智能体即使在流量激增期间也能获得可预测的低延迟性能。

MCP通信的路径内发现、可见性和日志记录等功能。这个想法是帮助客户治理和执行智能体操作以及关于智能体如何与工具和数据服务通信的策略。

通过基于网络的应用识别（NBAR）支持的SD-WAN智能，思科SASE自动识别和分类云、边缘和混合环境中的AI流量。根据思科的说法，它将每种类型引导到需要去的地方，为敏感工作负载保持低延迟，并让团队应用现成的AI策略模板，因此控制在没有手动调整的情况下保持一致。

其他核心AgenticOPs增强

自主故障排除：能够在园区、分支和工业网络中部署端到端的智能体调查，以处理连接和体验问题。思科表示，从遥测到根本原因应用推理，同时验证多个假设并以CCIE级精度执行确定性修复。

数据中心：对于其Nexus One数据中心管理平台，思科为数据中心网络添加了具有AgenticOps的早期检测和智能事件关联。该包提供规范性建议以优化性能。通过为传统和AI工作负载提供可操作的洞察，该包推动主动运营并显著改善业务结果。根据思科的说法，将于2026年6月受控可用。

防火墙：思科表示它添加了对防火墙流量的主动分析，包括访问的应用程序和访问模式。这种能力让智能体策略识别并推荐对敏感应用程序更强大的零信任控制。然后这些功能可以提出针对每个客户环境量身定制的操作。同时，新的AgenticOps故障排除和优化功能检测诸如影响防火墙性能的大象流等问题，执行全上下文分析，并提出修复选项。

Splunk可观测性云中的AI智能体监控可视化智能体工作流程，并将很快与Cisco AI Defense集成，以减轻抑制对AI模型信任的风险，如偏见、幻觉、数据泄露和提示注入。该功能现在可用。

HyperFRAME Research基础设施和网络副总裁兼实践负责人Ron Westfall在一份关于思科消息的研究报告中写道："我们看到现代IT环境变得更加分散和不稳定，特别是在AI时代，给团队维护安全和正常运行时间带来了巨大压力。思科的AgenticOps通过提供处理复杂操作任务的结构化基础来满足这些新兴需求。该模式旨在提供智能、自动化的执行，而不会牺牲企业组织依赖的治理、准确性或可靠性。"

Westfall写道："通过在整个基础设施中嵌入AgenticOPs，从气隙工业站点到复杂的云环境，思科满足了对不牺牲可靠性的智能执行的迫切需求。企业需要在不成倍增加人力或运营风险的情况下扩展运营。客户不再寻找仅仅的警报；他们需要在Nexus One和Security Cloud Control中找到的闭环自动化和规范性建议来管理AI时代产生的大量数据。这种与客户对更快故障排除和持续合规性需求的一致性确保思科在日益复杂的情况下保持业务连续性方面仍然是重要的合作伙伴。"

Q&A

Q1：AgenticOps是什么？有什么作用？

A：AgenticOps是思科推出的智能体驱动的IT运营模式，于去年首次发布。它使用从思科网络和安全产品组合中收集的系统范围感知和跨域遥测数据进行自主操作，能够编排工作流程、移动数据、与其他智能体通信并自主做出决策，代表了技术在组织内运作方式的根本性转变。

Q2：思科AI Defense平台有哪些新功能？

A：思科AI Defense平台新增了AI流量优化、AI物料清单管理、MCP支持、高级算法红队测试和意图感知检查等功能。这些功能能够检测AI流量模式、提供AI资产的集中可见性、发现模型上下文协议服务器、进行多轮交互测试以及理解智能体请求的意图，从而加强AI系统的安全性和治理能力。

Q3：思科SASE平台增加了什么新能力？

A：思科SASE平台新增了智能体检测和分类AI流量模式的能力，可以应用优化技术确保自主智能体在流量激增期间获得可预测的低延迟性能。还添加了MCP通信的路径内发现、可见性和日志记录功能，帮助客户治理智能体操作并执行关于智能体如何与工具和数据服务通信的策略。