随着安全运营中心（SOC）面临告警激增与人力紧张的双重压力，Agentic AI（具备自主行动能力的人工智能）正逐渐走出实验室，进入实际的安全运营场景。它的作用不仅是“自动化”，而是能基于信号自主执行安全流程，从日志关联、告警丰富到初步处置，大幅缓解分析师的重复性工作。

在当前SOC中，Agentic AI主要承担类似“一线分析师”的角色：

• 自动进行告警分流、信号关联，并生成分析报告。

• 执行首轮处置，如隔离终端、标记风险账户。

• 聚合情报、归纳日志、提出处置建议。

其价值在于帮助团队快速应对“前15分钟”的工作，减少重复劳动，让分析师把精力投入到威胁狩猎和复杂调查中。正如业内专家所说，Agentic AI让SOC具备了更快的响应、更精简的架构，以及更强的韧性。

但局限同样明显：数据质量不足、剧本（playbook）不完整时，Agentic AI可能“追逐噪音”；对复杂上下文的理解也存在偏差，容易出现误报或过度拟合。因此，目前它更多作为“增强工具”，而非完全替代人类分析师。

部署Agentic AI有两种思路：

• 附加组件模式：在现有SIEM、SOAR或安全工具上增加Agent功能，能快速见效、减少干扰。

• 独立平台模式：建立专门的智能代理层，覆盖跨IT、OT、云和SaaS的安全环境，灵活性更高，但对治理和集成要求更高。

大多数企业倾向于从附加组件切入，以可控范围内验证价值，再逐步扩展至更独立、更集中化的架构。

Agentic AI的引入并非一蹴而就。多数企业从试点开始，例如钓鱼邮件处置、凭证滥用检测等场景，然后逐步扩展。

治理层面，原有的变更控制、职责分离规则被映射到AI代理的执行逻辑中，例如高风险操作需“双人批准”，或通过沙箱测试流程确保安全。监管行业尤其强调“可解释性”，因此SOC需要为AI代理建立审计轨迹，记录输入、决策依据与处置动作，以满足合规要求。

虽然Agentic AI强调“自主”，但企业对其放权仍持谨慎态度。多数组织采用“人机协同”模式：AI负责推荐和分流，人类做最终决策。业内专家建议通过“多代理分工”提高透明度，而不是依赖一个“黑箱式大脑”。

价格和回报是企业能否长期采用Agentic AI的关键。

• 定价模式：从订阅、按席位、按告警计费，到基于节省的分析师工时定价，各种实验层出不穷。

• 隐性成本：包括API调用、存储、提示词、剧本维护、模型重训等。

• ROI衡量：不只是节省人力，更体现在检测速度、处置效率和告警质量的提升上。

最终核心问题是：Agentic AI是否能在告警分流和调查环节节省足够的时间，从而让SOC扩展应对能力，提升整体安全性？