据SiliconANGLE报道，上周在阿姆斯特丹举行的AGNTCon + MCPCon Europe 2026大会上，代理式人工智能成为展场焦点，但与会创业公司关注的重点不是AI失控，而是如何让AI代理进入实际业务，治理与编排成为多家参展商展示的核心能力。

报道称，前沿模型厂商均未出现在展场。对在展厅推介产品的创业公司而言，共同主题是代理式AI开始处理实际业务。新兴市场的创新速度确实快于采用速度，但也出现了真实的付费客户案例。该市场仍处于早期阶段，快速创新每周都在催生新的商业模式，有时很难分辨哪些是真正的产品。据该媒体报道，其与多数参展商交流后，选出七家公司作为客户牵引力与快速创新之间动荡平衡的代表。

在风险管理方面，治理被视为代理式AI的起点。Traefik Labs利用其在云原生代理和入口控制器技术上的积累，提供API、AI和模型上下文协议三种网关，三者共享同一二进制文件。通过监控和控制AI代理与环境交互的所有方式，Traefik提供“主权信任平面”，即一个统一控制平面，能够以足够详细和可信的方式提供代理行为证据，满足最严格的监管、审计乃至取证要求。

Bluerock Security则依托此前的技术积累。该公司开发了军用级微内核hypervisor，可在裸金属上保证数据隔离。在此基础上，它为AI原生开发者提供受治理的AI工作区，供开发者和业务用户在其桌面上使用AI编码代理。该工作区充当“AI监狱”，控制对模型的访问、管理token使用，并接入企业身份管理系统。Bluerock还提供代理代码扫描能力，将传统的静态应用安全测试扩展到MCP服务器和AI代理技能。

在代理编排方面，单独来看AI代理可能极为强大，也可能带来危险；当组织把多个代理串联起来时，真正的能力和相应风险才会出现。源自Netflix的Orkes利用其作为大规模可扩展云原生编排平台的经验，把受控编排带入代理时代。Orkes使组织能够构建确定性编排，从而降低失控可能性，同时利用底层云原生平台的可扩展性和持久性。该平台还提供可解释性，使操作人员能够检查和追踪代理交互。

Grape Up则通过其AI编排与治理平台Aiboostr进入这一领域。该公司以欧洲的云和数据管理平台较为知名，并利用这一专长让Aiboostr的编排符合欧盟《人工智能法案》的严格要求。该法案要求组织维护AI能力清单，并追踪每个代理的所有者、目的和用户，Aiboostr的内置目录可完成这些任务。报道称，Orkes和Grape Up都说明，提供强大创新能力的关键在于对控制和治理给予同等关注，从而在避免混乱的同时交付业务价值。

在语言模型插件方面，人们已习惯前沿大语言模型针对提示返回文本、图像或视频，但借助LLM插件，OpenAI的ChatGPT、谷歌的Gemini等也能返回插件。LLM插件是基于MCP的可分发工作流包，可包含可复用的技能和应用，能够连接外部数据和操作，使用户可以在桌面或代理编排中发现并安装相关能力。该报道提到，AGNTCon上有两家厂商推介了各自的LLM插件。