Summary
传统企业软件的核心职责是记录：客户、员工、财务、资产、流程状态和交易历史。Agentic Enterprise Software 正在增加第二种职责：在相同的数据、权限和工作流环境中主动执行工作。
Oracle 将 Fusion Agentic Applications 定义为由专门 Agent 团队支撑、能够使用 Fusion 业务对象、工作流、政策、审批和日志动作完成结果的应用；Salesforce Agentforce 将数据、业务逻辑、Skill、Workflow 与 Agent 执行整合为数字劳动力平台；ServiceNow Autonomous Workforce 则以有岗位、有权限和治理边界的 AI Specialist 执行端到端企业流程。
本报告的判断是：
企业软件不会被一个脱离业务系统的通用 Agent 层简单替代。更可能的方向，是 System of Record 与受治理的 System of Execution 在同一事务环境中结合。
Source
本周入选三类官方材料：
- Oracle Fusion Agentic Applications / AI Agent Studio：重点是 Agent 团队原生运行在 Fusion Applications 内部，继承业务对象、权限、工作流、审批与审计。
- Salesforce Agentforce：重点是 Agent 使用 Data 360、CRM Metadata、Skill、Flow 和业务逻辑采取行动。
- ServiceNow Autonomous Workforce：重点是 AI Specialist 以明确岗位、权限、政策、Trace 和人工升级完成端到端工作。
厂商对“第一”“无限劳动力”“全面自主”等市场语言不作为研究结论。本报告只分析其公开架构机制。
Weekly Highlights
1. Agent 正在进入交易系统内部
Oracle 明确反对把 Agent 作为企业系统外部的附加层。Fusion Agentic Applications 直接针对 Fusion 业务对象、工作流、工具、政策和审批执行，并继承现有安全与审计。
Salesforce 也把 Agentforce 建立在企业数据、Metadata、Flow 和既有应用逻辑之上。ServiceNow 则把 AI Specialist 接入其工作流与企业记录系统。
行业正在从“Agent 调用几个 API”走向“Agent 成为业务系统内受治理的执行主体”。
2. 产品单位从 Agent 变成 Agentic Application 或 Workforce
Oracle 最新表达不是单个 Agent，而是由专门 Agent 团队、用户体验、Workflow、Tool、Policy、Approval 与 Runtime Asset 共同构成的 Agentic Application。
ServiceNow 使用 Autonomous Workforce 与 AI Specialist；Salesforce 使用 Digital Labor Platform。共同变化是：市场开始销售可完成业务结果的系统，而不是一个抽象 Agent Framework。
3. 确定性流程与概率智能开始组合
三个体系都没有把全部执行权交给模型：
- Oracle 保留业务对象、角色权限、审批和可审计动作；
- Salesforce 强调 Hybrid Reasoning、Flow、业务逻辑与安全；
- ServiceNow 将 AI Specialist 放入确定性 Workflow、政策和人工升级。
概率智能负责理解与判断，确定性系统负责权限、状态、交易和完成边界。
Cross Analysis
三类企业执行平台对照
| 架构维度 | Oracle Fusion Agentic Applications | Salesforce Agentforce | ServiceNow Autonomous Workforce |
|---|---|---|---|
| 主要定位 | Fusion 内原生 Agentic Application | 企业数字劳动力平台 | 企业 AI Specialist 劳动力 |
| 核心数据上下文 | Fusion 业务对象、知识、API | Data 360、CRM 数据与 Metadata | ServiceNow 数据、CMDB、企业连接 |
| 工作执行 | Agent 团队 + Workflow + Tool | Reasoning + Skill + Flow + Action | Specialist + 确定性 Workflow |
| 权限基础 | Fusion Role-Based Access | Salesforce Trust、权限与业务逻辑 | Scope、Authority、Policy、Escalation |
| 人工介入 | 审批与业务流程节点 | Flow 与业务规则中的人工步骤 | 明确人工升级条件 |
| 审计与观察 | Logged Actions、Validation、Auditability | Observability、Security、业务记录 | Trace、Control Tower、Workflow History |
| 第三方连接 | Connector、API、第三方 Agent | 外部系统、MuleSoft 与开放连接 | 跨云、模型和系统编排 |
| 主要优势 | 事务系统原生执行 | CRM、数据和自动化整合 | Workflow、IT 治理和运行控制 |
说明： 此表为官方公开架构能力的定性整理，不是性能或市场份额评测。
从记录到执行的架构变化
传统 System of Record
数据 + 业务对象 + 权限 + 交易历史
↓
Agentic Execution Layer
Reasoning + Skill + Tool + Workflow + Agent Team
↓
Governed Business Outcome
Approval + Transaction + Evidence + Audit + Recovery图示：joinwell52 Research Center 综合 Oracle、Salesforce、ServiceNow 官方资料整理。
结构化能力数据说明
| 可观察结构 | Oracle | Salesforce | ServiceNow |
|---|---|---|---|
| 明确提到业务数据 / 对象 | 1 | 1 | 1 |
| 明确提到 Workflow / Flow | 1 | 1 | 1 |
| 明确提到权限或安全继承 | 1 | 1 | 1 |
| 明确提到人工审批 / 升级 | 1 | 1 | 1 |
| 明确提到审计 / 观察 | 1 | 1 | 1 |
| 明确支持多 Agent / 专门角色 | 1 | 1 | 1 |
1 表示官方材料明确公开该结构，不表示实现深度相同，也不代表独立验证通过。该表用于说明三种平台在关键企业执行构件上的结构性趋同。
New Architecture Judgment
1. 企业 Agent 的长期壁垒在业务上下文，不只在模型
企业执行依赖长期积累的业务对象、角色权限、政策、审批、交易历史和审计。如果 Agent 脱离这些上下文，就必须重新构建整套企业控制结构。
2. Agentic Application 将比通用 Agent 更接近可购买产品
组织购买的是“完成招聘、审批采购、处理服务请求、推进销售流程”，而不是“拥有更多 Agent”。Agentic Application 以结果、流程和责任为边界，更容易形成真实产品。
3. System of Execution 必须保留确定性外壳
AI 可以提出计划、选择工具和处理例外，但权限、状态迁移、审批、交易提交、证据和完成判断仍需要确定性控制。
4. 原生集成与开放运行存在张力
原生平台提供最强上下文、安全和审计，但容易形成厂商绑定。开放 Runtime 更灵活，却必须自行解决身份、业务对象、权限、恢复和审计。面向中小企业的系统需要在两者之间找到最小可行平衡。
Engineering Impact
TMPA
本报告不直接修改 TMPA 出版物。它提供了一个重要研究输入：企业执行不只是 Message 或 Tool Call，而是围绕 Authority、Lifecycle、Reference、Event、Evidence 和 Governance Judgment 形成可重建工作记录。
Digital Employee
数字员工应被包装为面向岗位和业务结果的 Agentic Work Application，而不是裸 Agent。最小组成包括：
Position
+ Work Catalog
+ Workflow
+ Runtime
+ Tool / Skill
+ Authority
+ Human Escalation
+ Evidence / EvaluationCodeFlowMu
CodeFlowMu 的机会不是复制 Oracle、Salesforce 或 ServiceNow 的大型业务平台，而是提供独立、轻量、SME-first 的工作 Runtime，把外部业务系统、浏览器、Windows 操作和 API 统一纳入 WorkOrder、恢复、证据和完成门禁。
Next Week Research
- 研究 SAP Joule Agents 与 Microsoft Copilot Studio 的 Agentic Application 模式。
- 比较原生事务系统和外置 Runtime 的恢复能力。
- 定义 Agentic Application 的最小可移植契约。
- 研究业务完成与 Agent 自报完成之间的差异。
References
- Oracle, Oracle Introduces Fusion Agentic Applications: https://www.oracle.com/uk/news/announcement/oracle-introduces-fusion-agentic-applications-2026-03-24/
- Oracle, AI-Native Builder Experience for Fusion Agentic Applications: https://www.oracle.com/europe/news/announcement/oracle-introduces-ai-native-builder-experience-2026-07-14/
- Oracle Documentation, Overview of AI Agent Studio: https://docs.oracle.com/en/cloud/saas/fusion-ai/26c/aiaas/overview.html
- Oracle Documentation, Key Capabilities of AI Agent Studio: https://docs.oracle.com/en/cloud/saas/fusion-ai/26b/aiaas/key-capabilities.html
- Salesforce, Agentforce 360 Platform: https://www.salesforce.com/platform/agentforce-platform
- Salesforce, Introducing Agentforce 2.0: https://www.salesforce.com/news/press-releases/2024/12/17/agentforce-2-0-announcement/
- ServiceNow, Autonomous Workforce: https://newsroom.servicenow.com/press-releases/details/2026/ServiceNow-launches-Autonomous-Workforce-that-thinks-and-acts-adds-Moveworks-to-the-ServiceNow-AI-Platform/default.aspx
- ServiceNow, AI Control Tower: https://www.servicenow.com/products/ai-control-tower.html