欧盟《数字运营韧性法案》（DORA）对金融机构提出了更明确、统一、以证据为驱动的运营韧性要求。金融机构必须证明其关键业务服务和数字基础设施能够承受中断、支持协调响应并受控恢复。

为满足这些条件，德意志银行开发了一个基于AI的智能体韧性平台，将监管桌面演练从手工准备转变为基于真实运营数据的情境感知、证据就绪的模拟。平台从架构、数据流、日志、事件历史、告警信号和运营遥测中构建企业上下文，生成场景、模拟运营证据、结构化会话记录和监管就绪产物。

平台采用双编排架构：一是面向监管对齐的执行，使用 LangGraph 保证场景生成过程可追溯、确定性、输入到输出路径清晰，满足监管审计要求；二是面向自适应和调查类场景，使用 Google Agent Development Kit（ADK）实现智能体驱动的协调，动态分析条件并生成响应，无需预定义执行路径。同一套智能体和工具能跨桌面演练和事件分析工作流，对架构、数据流图、日志和代码工件进行推理。

底层由 Google Cloud 服务支撑：Cloud Run 提供弹性执行，Gemini Enterprise Agent Platform 将运营上下文转化为结构化韧性场景，Google ADK 实现自适应智能体协调，Cloud SQL 持久化存储场景、会话产物和审核记录。

每个生成场景都驱动结构化桌面演练，团队在其中演练响应、升级和恢复。由于练习基于真实企业上下文，反映运营现实，同时跨团队一致性增强并产生可审计证据。该模型已在德意志银行多个业务组合中应用，并作为可复制蓝图推向更广泛的金融行业。

根本原因分析充当真实事件与未来韧性测试之间的反馈回路：生产事件洞察可用于更新演练场景，演练结果反过来强化响应剧本、升级路径和恢复准备。

下一步该行计划将该方法扩展为更广泛的韧性智能层，支持剧本优化、恢复就绪评估以及针对不断变化的系统条件持续验证控制措施。对金融机构而言，这是从周期性韧性测试向持续性、智能驱动能力的战略转变。