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Cisco Live 2026开幕：AI Defense个性化Agent安全+自适应红队+Policy Studio+AgenticOps网络自动化
Cisco Live 2026拉斯维加斯开幕Keynote以Lead in the Agentic Era为主题，CEO Chuck Robbins和CPO Jeetu Patel阐述Cisco如何构建、保护和运行人与AI Agent并肩工作的企业。核心发布：AI Defense重大升级——自适应红队测试（用户提供自定义攻击目标，AI自动规划执行多阶段攻击）、Policy Studio（自然语言描述防护策略，上传组织政策文档，agent交互式细化边界）、Agent供应链安全（自动发现代码库/云平台/容器中agent及依赖图，CI/CD集成扫描MCP server/工具/技能漏洞）。平台无关：原生集成Amazon Bedrock AgentCore、Google Agent Development Kit、LangChain，支持NVIDIA NeMo guardrails和OpenShell agent harness。Astrix收购保障API密钥/OAuth token/服务账户等Agent身份安全。AgenticOps实现自主检测变更、分类事件、机器速度执行更新，将多周工单流程缩短至分钟级。Common Policy一次定义全局执行。CCNA v2.0加入AI工具，CCIE Automation加入AI驱动运维。
Cisco Live 2026开幕：AI Defense个性化Agent安全+自适应红队+Policy Studio+AgenticOps网络自动化
Cisco Live 2026拉斯维加斯开幕Keynote以Lead in the Agentic Era为主题，CEO Chuck Robbins和CPO Jeetu Patel阐述Cisco如何构建、保护和运行人与AI Agent并肩工作的企业。核心发布：AI Defense重大升级——自适应红队测试（用户提供自定义攻击目标，AI自动规划执行多阶段攻击）、Policy Studio（自然语言描述防护策略，上传组织政策文档，agent交互式细化边界）、Agent供应链安全（自动发现代码库/云平台/容器中agent及依赖图，CI/CD集成扫描MCP server/工具/技能漏洞）。平台无关：原生集成Amazon Bedrock AgentCore、Google Agent Development Kit、LangChain，支持NVIDIA NeMo guardrails和OpenShell agent harness。Astrix收购保障API密钥/OAuth token/服务账户等Agent身份安全。AgenticOps实现自主检测变更、分类事件、机器速度执行更新，将多周工单流程缩短至分钟级。Common Policy一次定义全局执行。CCNA v2.0加入AI工具，CCIE Automation加入AI驱动运维。
思科将安全深度嵌入网络架构，作为AI时代防御核心
思科IT与安全团队阐述其内部安全架构，将安全能力直接内嵌于网络基础设施各层，从园区到数据中心。该策略通过软件定义分段、统一策略和自动化运营，旨在遏制AI驱动的横向移动威胁，并推动网络与安全团队的深度协同。
Cisco Live 2026议程揭示网络设备向可编程计算平台演进
Cisco在其2026年Cisco Live大会上，系统展示了将企业网络从静态基础设施转变为AI就绪动态平台的五大技术路径。核心动作包括在Catalyst C9350交换机上原生支持应用容器化，推广基于NETCONF/YANG的原子化配置替换（ACR），以及用模型驱动遥测（MDT）全面替代SNMP。
思科通过MCP与Agentic Workflows构建AI原生网络控制平面
思科在Cisco Live 2026上系统展示其网络平台产品组合（Meraki、Catalyst Center）如何通过MCP（模型上下文协议）和Agentic Workflows，将AI代理深度集成到网络自动化与运维中，实现从意图到执行的闭环。
思科阐述其AI就绪安全网络架构战略
思科在Gartner魔力象限报告中重申其网络战略，核心是将有线与无线网络统一为平台，并深度集成AI驱动的运营（AgenticOps）与安全。该战略旨在构建一个能够感知、推理、行动并验证的端到端网络架构，以应对AI工作负载带来的新流量模式与安全挑战。
思科在ONUG 2026提出AI数据中心网络与安全融合架构
思科在ONUG 2026峰会上，围绕AI Agentic时代的数据中心，系统阐述了其融合网络与安全的AI原生基础设施蓝图。其核心是通过将安全策略（如防火墙、微分段）卸载至DPU，并利用AI驱动的运维模型，解决AI工作负载对网络性能与安全隔离的双重苛刻需求。
思科推出Agentic Workflows，将AI Agent理念引入网络自动化
思科发布Agentic Workflows，旨在为现有Ansible、Terraform、Python自动化工具栈提供一个统一的、支持AI驱动的智能编排层。该平台通过可视化、低代码设计、内置审批与AI辅助，将网络自动化从任务执行转向结果驱动的编排。
思科推出Galaxy Mode，展示AI Assistant与AgenticOps现有能力
思科在其AI Assistant中推出限时“银河模式”，重点展示了AgenticOps理念下的多项现有及Beta功能，包括图像识别故障排查、低代码工作流创建和深度推理模式，旨在将网络运维从被动响应转向主动编排。
思科发布AI-RRM，将AI深度嵌入无线网络控制平面
思科发布AI驱动的无线资源管理（AI-RRM）功能，通过引入时间感知和趋势学习，在非高峰时段主动优化网络，改变了传统RRM的被动响应模式。该服务作为单一架构同时支持云和本地部署，并强调透明度和人机协同，是思科AgenticOps战略的关键组件。
思科提出AI网络演进三阶段，强调软件定义与智能运维
思科发布博客阐述其应对AI时代网络挑战的解决方案，核心是通过软件定义网络、统一分支架构和智能运维（AgenticOps）实现网络现代化，避免大规模硬件更换。该方案分为现代化分支、智能优化连接和实现自主运维三个阶段。
思科阐述AI Agent框架如何重塑网络运维架构
思科通过博客详细阐述了AI Agentic框架在网络工程中的应用，提出从聊天机器人到多步工作流编排的演进路径。其核心在于将人类专业知识编码为‘技能’文件，通过MCP协议连接基础设施API，并在关键步骤设置人工审批点，实现从任务执行到流程编排的角色转变。
思科提出AgenticOps概念应对AI时代无线网络挑战
思科提出AgenticOps概念，旨在通过自主代理解决AI时代无线网络的复杂性、安全风险和人才缺口问题。该方案强调从传统自动化向机器速度自主运营的转变，并建议企业升级至Wi-Fi 7和6GHz频谱以支持AI工作负载。
思科提出无线AI基础设施四大支柱战略
思科基于其《2026年无线网络状态报告》提出解决无线AI悖论的四大支柱：构建Wi-Fi 7基础平台、实施AgenticOps自动化、整合ISE安全方案以及通过Networking Academy培养人才。该战略强调现代无线基础设施需同时满足AI性能需求与安全运维要求。
思科通过专有LLM和AgenticOps推进WLAN自治化转型
思科在ABI Research WLAN竞争力排名中获领导者地位，其AI驱动战略核心为专有大型语言模型（基于CCIE专家数据训练）和AgenticOps功能集，包括AI-RRM实时射频优化、AI配置推荐和AI数据包分析器，实现从分析到自动化操作的演进。
思科扩展AI安全架构并推出合作伙伴激励计划
思科发布针对AI代理安全的新解决方案，扩展AI Defense保护AI应用供应链和模型完整性，推出SASE for Agentic AI实现自动化检测和访问控制。同时通过Security Cloud Control引入AgenticOps自主修复能力，并推出Duo for Active Directory加强身份安全。
思科定义Agentic AI时代安全架构，扩展AI Defense与SASE能力
思科宣布其AI Defense解决方案的重大更新，新增AI供应链治理和运行时保护功能，以降低Agentic AI被篡改或操纵的风险。同时，思科SASE引入AI流量检测与优化能力，旨在保障Agentic工作流的安全性和可靠性。这些更新反映了思科在AI安全与网络架构融合方向上的战略布局。
思科发布AI基础设施芯片与AgenticOps平台，强化统一架构战略
思科推出Silicon One G300芯片和AgenticOps平台，旨在优化AI集群的网络性能和任务完成时间，同时通过统一的Nexus One管理平面简化混合云环境运维。其AI Defense解决方案更新重点关注AI供应链治理和运行时保护。
思科将AgenticOps确立为AI时代核心IT运营模型
思科宣布将AgenticOps运营模型扩展至全产品线，涵盖网络、安全和可观测性领域。该模型通过深度网络模型和跨域遥测数据，实现自主故障排查、持续优化和可信验证等智能执行能力。这是思科平台战略的关键演进，标志着其从传统运维向AI驱动的闭环操作系统的转型。
思科发布G300芯片与系统，定位AI Agent时代数据中心网络基础
思科推出102.4Tbps的Silicon One G300交换芯片及配套N9000/8000系统，采用液冷设计提升70%能效，支持1.6T光学模块，并升级Nexus One统一管理平面。