据SiliconANGLE报道，思科系统公司及其子公司Splunk本周在丹佛举行的Splunk .conf 2026大会上提出，代理式企业中最稀缺的资源不是智能或图形处理器，而是信任。整场大会的主题演讲较少谈仪表盘、组件和功能，更多谈的是在代理时代谁或什么被授权采取行动。
大会的欢迎主题演讲由思科总裁兼首席产品官Jeetu Patel和Splunk高级副总裁兼总经理Kamal Hathi发表，其后几场产品主题演讲保持了同一基调：企业正在从回答问题的软件转向采取行动的软件，而后者离不开一套记录系统。Patel在开场演讲中说：“我们现在已经明确从聊天机器人时代进入代理世界，代理几乎完全自主地为我们执行任务。”他敦促听众把代理“不视为工具，而视为队友”。
Patel围绕四个维度描述这一变化：推理是新的工作负载，代理是新的劳动力，token是新的货币，信任是获得采用的新货币。他给出的一组数据是，今年2月代理消耗的token首次超过人类，“这很疯狂”，七个月后代理的消耗量已是人类的五倍。他还引用预测称，今年全球AI算力中约60%用于推理而非训练。这意味着消费曲线不再受人类注意力的限制：代理全天候运行、派生其他代理，占用的网络带宽明显高于身边的人。他形容代理“像青少年”——聪明、无所畏惧，并以判断力不佳著称。
代理式AI带来的一个更具体的后果出现在现场演示中：一名AI工程师和一名安全运营中心分析师从两个控制台处理同一起事件。Patel解释了这两个领域为何无法再分开：“要区分究竟是发生了入侵、某个代理因为外部提示词而被污染，还是代理只是非常字面地遵循你的指令而做出了糟糕判断，实际上非常困难。”他说，可观测性与安全正在开始融合。对于运营过安全运营中心的人而言，经典的“是故障还是攻击”这一分诊问题，仅靠安全遥测已无法回答，因为非确定性系统的失效方式与遭到入侵看起来完全相同。
Splunk的应对方式是把代理追踪、评估器评分、应用遥测、网络数据和安全信号放进同一个关联底座，让同一份证据链同时服务两个团队。Splunk安全高级副总裁兼总经理John Morgan预告了一项年底交付的集成，允许同时拥有Splunk Observability和Enterprise Security的客户关联这些数据集，同时承认组织架构的现实：“我们希望尊重可观测性团队和安全团队是不同的。我们知道他们的预算常常不同，但与此同时他们有相同的业务目标。”
成本是产品主题演讲的另一条主线。Splunk宣布Splunk Agent Observability正式可用，支持云端、本地部署，并可作为思科Cloud Control的原生应用，同时推出一项名为Tokenomics的新能力，用于跟踪和预测代理与编码工具上的token支出。
演示展示了这一能力的用法。一家零售商的购物代理在接到提高客户满意度的指令后，欣然执行了一项已过期的300美元促销；授予其后台访问权限的工程师并未预料到这一行为，演讲者估计在规模化情况下这可能每小时造成约50万美元损失。处理方式不是把代理从生产环境中撤下，而是把自定义评估器转换为小型语言模型护栏，该护栏以低于350毫秒的延迟在线运行，从而降低评估成本。