当前，AI智能体领域的讨论多聚焦于推理能力，而协调机制则相对被忽视。许多企业在尝试部署智能体时，面临管理多个共享上下文并在实时业务系统中并行运行而不互相干扰的难题。单个智能体在流数据上运行尚可控制，但多智能体在实时环境中的协同则更为复杂。
Confluent自去年十月起着手应对此问题，推出了支持基于流数据开发AI智能体的功能。近期，该数据流平台通过新增对开放Agent2Agent协议的支持，进一步推进其战略。这一举措将Confluent的角色从单纯的数据提供者，扩展为协助AI智能体间互动的协调者。Confluent的AI负责人Sean Falconer表示：“如果你想要保持竞争力，你的AI就不能总是看后视镜。你需要一个AI智能体系统，它们能够协同工作，实时学习和分享洞察。Confluent Intelligence连接团队的AI投资和系统，无论它们构建在哪里——这样AI就能自动对实时数据做出反应、采取行动、协调系统，并在需要时升级给团队成员。”
Agent2Agent协议被整合进Confluent Intelligence平台，旨在让AI智能体通过实时事件流实现通信与协调。此次更新使得多个智能体能够交换信号、相互触发，并利用Confluent的流基础设施在分布式企业环境中运作。同时，Confluent还升级了异常检测功能，该功能基于实时流数据运行，而非依赖历史批次数据，有助于智能体聚焦于关键信号。公司指出：“企业生成的数据量激增，但难以区分重要信息与可忽略内容。异常检测能揭示人类不易察觉的威胁和机遇。传统方法往往孤立分析指标，并局限于历史数据的批次处理。”
Confluent引用IDC报告《IDC FutureScape：2026年全球未来工作预测》的数据，强调企业正加速采用AI智能体处理复杂任务和自动化决策。报告预测：“到2026年，所有G2000职位中的40%将涉及与AI智能体协作，重塑传统的职位层级。”如果AI智能体无法共享内容或相互通信，决策可能碎片化，洞察易被困于数据孤岛。为此，Confluent正将其流平台定位为企业智能体的协调层，通过Agent2Agent支持和Confluent Intelligence，促进系统间实时上下文、事件和决策的共享。
从竞争视角看，Confluent的这一行动不仅是技术升级，更是战略防御。部分竞争对手正将AI直接集成到数据云中，强化操作工作负载与数据湖仓的连接，而大型云提供商则提供与自身生态系统绑定的托管智能体框架。在此背景下，Confluent旨在超越单纯的数据传输层，扮演更核心的角色。通过扩展Confluent Intelligence以支持智能体协调和异常过滤，该公司正将流平台推向AI堆栈的上层，确保在多智能体系统部署中，事件主干保持核心地位。
