当地时间8月27日，Cisco宣布开始向全球约9万名员工部署个人AI Agent MyAgent。这不是小范围试点，而是一次覆盖全体员工的正式部署。MyAgent由Cisco内部研发团队在自2023年开始搭建的AI平台Circuit之上构建，被称为“超级Agent”或“数字分身”。
放在行业坐标系里，9万人的数字并不算史无前例：摩根大通的LLM Suite在八个月内覆盖20万员工，沃尔玛也在为更大规模的一线员工提供AI工具。但MyAgent值得关注的地方在于，Cisco试图把内部AI从一个员工主动打开的聊天框，变成一个能够持续记忆、跨系统调用工具并在后台推进任务的执行入口。
这背后是“受监督的自主执行”的产品逻辑：员工提供目标、上下文与期望结果，Agent判断需要调用哪些系统、按什么顺序推进，再在适当的人类监督下后台运行。MyAgent背后连接超过800个专业Agent，更像一个总调度员，而不是单点模型。
支撑这套系统的是一套多模型、受治理的内部AI平台：简单确定性的操作交给传统自动化，常规语言任务交给本地开放权重模型，只有复杂推理才调用外部前沿模型。Cisco还在自有数据中心用GPU运行开放权重模型，把一部分算力掌握在自己手里。这套路由机制既是成本控制手段，也是数据主权策略。
从实践看，Cisco遇到的挑战同样典型：AI工具的可靠性取决于训练数据质量，早期团队必须确保只输入干净、结构化的数据；同时，在谨慎或缺乏技术背景的员工群体中推广，需要配套的培训与认知提升。智能体规模化从来不只是技术问题。
当企业内部Agent越来越多、跨系统调用越来越频繁，底层的算力调度与平台治理就成为硬约束——多个模型、数百个Agent并行运行，需要稳定的算力底座与统一的管理入口。星战科技在GPU算力平台与算力调度编排方向的布局，正是为这类企业级智能体运行提供可扩展的算力支撑。
Cisco的样本说明，企业AI的下一个阶段不是再谈“要不要用”，而是“如何规模化地用好”。从单点工具走向平台化、从主动使用走向自主执行，围绕记忆、权限、调度与治理的工程能力，将决定企业智能体的真实生产力。