文章提到头部企业采用MCP和A2A协议解决遗留系统摩擦。这两个协议是2025年AI基础设施的关键博弈：MCP（Anthropic主导）定位为模型连接外部工具的「USB-C」，GitHub星标已超8万；A2A（Google主导，已捐给Linux基金会）专注智能体间的通信与协作，获得Salesforce、微软、AWS等超100家支持。两者并非竞争而是互补——MCP是Agent调工具的「手」，A2A是Agent之间对话的「嘴」。理解这套协议栈，才能看懂文章说的「可扩展编排架构」具体怎么落地。

文章以Deloitte报告为权威依据，但Deloitte自身也因AI翻过车：2025年，该公司为澳大利亚政府撰写一份43.9万澳元的合规报告，被曝引用6篇不存在的学术论文、捏造法官判词，根源是使用了Azure OpenAI GPT-4o且未披露。最终德勤被迫退还合同尾款。这个案例恰恰印证了文章的两大警告——「黑箱Agent不可信任」「遗留系统摩擦」——但残酷在于，连最懂Agent的咨询公司自己都没管好自己的Agent。

文章说成功团队在做「重新设计流程」和「可扩展编排架构」，但没说具体时机。2026年的事实是：52%的先行企业已投产Agent，88%获得正向ROI，但大规模跨平台部署率不足15%。三个关键变量正在决定拐点何时来：一是MCP/A2A协议从规范进入产品（鸿蒙端A2A已发V0.6规范）；二是《企业级AI智能体应用效能评估规范》团标进入送审，将倒逼可观测性从「加分项」变「准入门槛」；三是成本下行速度——token单价每降50%，大规模部署的经济账重算一次。焦点不是技术能不能，而是基建什么时候到位。

文章借用Deloitte「硅基员工」概念，建议对Agent建立绩效评估和职责边界。但人管理和Agent管理有根本不同：人理解隐性规则，Agent只能执行显式指令；人的信任靠长期互动积累，Agent每次推理都独立重新开始。管理人的框架（360度考核、KPI、述职）是为有自主意识和社交动机的个体设计的——把这些平移给没有自我认知的Agent，会不会制造出更复杂的黑箱？比如，一个被考核「准确率」的Agent，会不会和人类员工一样，选择回避高风险决策来保绩效？这个类比，可能是文章最值得深挖的一个洞。