編者注： 2025年，AI領(lǐng)域的熱議話題已經(jīng)從大語言模型（LLMs）轉(zhuǎn)向了AI智能體（AI Agent）。根據(jù)Gartner最新預(yù)測，企業(yè)軟件中整合自主型AI的比例將從2024年的不足1%躍升至2028年的33%；同時(shí)，超過15%的日常工作決策將交由AI智能體自主完成。
今天，我們對 AI智能體應(yīng)該抱有怎樣的期待？技術(shù)愿景和商業(yè)落地間又存在著哪些關(guān)鍵挑戰(zhàn)？釋放AI智能體強(qiáng)大潛能的關(guān)竅又是什么？值此契機(jī)，我們與您分享中國電子報(bào)、電子信息產(chǎn)業(yè)網(wǎng)記者宋婧的深度好文《IBM：AI實(shí)驗(yàn)的時(shí)代已結(jié)束，企業(yè)級AI智能體加速落地》。文章原載于 電子信息產(chǎn)業(yè)網(wǎng) ，詳情如下，轉(zhuǎn)載時(shí)請務(wù)必注明文章作者和出處。
北京 2025年5月21日 /美通社/ -- 近日，IBM在年度科技盛會Think大會上發(fā)布了一系列混合云技術(shù)創(chuàng)新，致力于打破企業(yè)級AI（人工智能）規(guī)模應(yīng)用的長期桎梏，幫助企業(yè)使用自己的數(shù)據(jù)構(gòu)建和部署先進(jìn)的AI Agent（智能體）。在5月15日IBM召開的企業(yè)級AI媒體及分析師圓桌會上，IBM大中華區(qū)技術(shù)銷售總經(jīng)理、首席技術(shù)官翟峰表示，AI實(shí)驗(yàn)、嘗試階段已經(jīng)結(jié)束，接下來最重要的是，它開始慢慢進(jìn)入到企業(yè)最核心的場景、最核心的業(yè)務(wù)域，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)降本增效的終極目標(biāo)。
企業(yè)級 AI 落地是一場 " 馬拉松 "
根據(jù)IBM商業(yè)價(jià)值研究院（IBV）最新發(fā)布的全球CEO調(diào)研報(bào)告顯示，未來兩年企業(yè)對AI技術(shù)的投資將翻兩倍以上；大多數(shù)受訪CEO表示正在積極采用AI Agent，并為大規(guī)模應(yīng)用做準(zhǔn)備。然而，大規(guī)模的投資也導(dǎo)致了技術(shù)的碎片化，僅有25%的AI項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)了預(yù)期的投資回報(bào)（ROI）。另外，IBM預(yù)計(jì)到 2028 年，全球新增的應(yīng)用數(shù)量將超過10 億個(gè)，這將帶來更加碎片化的IT環(huán)境，為企業(yè)的持續(xù)增長制造阻力。
IBM 董事長、首席執(zhí)行官 Arvind Krishna 指出，AI技術(shù)已經(jīng)走過了實(shí)驗(yàn)階段。能否應(yīng)用量身定制的AI技術(shù)、并產(chǎn)生可衡量的業(yè)務(wù)成果，將決定企業(yè)的競爭優(yōu)勢。翟峰對這個(gè)觀點(diǎn)進(jìn)行了進(jìn)一步闡釋。他表示，互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，AI有時(shí)間可能被過度"神化"或者"妖魔化"了，實(shí)際上企業(yè)級AI落地就像是一場"馬拉松"，它是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)過程，需要一步一步來。對于企業(yè)而言，AI的能力怎么快速融入到IT自動化、業(yè)務(wù)自動化過程中，甚至重塑業(yè)務(wù)流程，這件事情會變得越來越重要。
比如在制造領(lǐng)域，現(xiàn)階段AI落地往往出現(xiàn)在兩端。一個(gè)是研發(fā)端，比如搭建知識庫場景、文檔設(shè)計(jì)、代碼生成；另一個(gè)是在服務(wù)端，基于知識庫去做一些智能客服的應(yīng)用。但是，更值得探討的應(yīng)該如何在企業(yè)的生產(chǎn)、制造這些最核心的領(lǐng)域讓AI產(chǎn)生價(jià)值。"數(shù)據(jù)、模型、治理、助手、智能體是企業(yè)級AI落地的核心要素。"翟峰表示。同時(shí)，他強(qiáng)調(diào)："其他幾項(xiàng)都是在做基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，最重要的是如何讓智能體真正發(fā)揮價(jià)值。"
智能體應(yīng)用將大幅提升企業(yè)生產(chǎn)力
今天，AI Agent正在從對話工具轉(zhuǎn)變?yōu)樯a(chǎn)力工具。與企業(yè)系統(tǒng)的交互往往要求用戶具備深厚的專業(yè)知識，以駕馭龐大而復(fù)雜的交互界面。AI Agent的出現(xiàn)將大大降低這一門檻。試想一下，如何用戶只需通過簡單的對話界面陳述其目標(biāo)，AI Agent便可以自動執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)并獲得洞察，企業(yè)人力資源、財(cái)務(wù)、IT 和客戶服務(wù)等職能部門的生產(chǎn)力將會得到大幅提升。
然而，要實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，AI Agent必須要在復(fù)雜的企業(yè)技術(shù)棧中游刃有余，無縫連接海量的應(yīng)用、數(shù)據(jù)和系統(tǒng)。"AI Agent核心要做三件事：一是理解你的想法，并且能夠推理；二是根據(jù)你的想法，制定一個(gè)計(jì)劃；三是執(zhí)行這個(gè)計(jì)劃。這就要求首先在企業(yè)內(nèi)部，指令要傳達(dá)到某個(gè)具體的設(shè)備、某個(gè)應(yīng)用、某個(gè)系統(tǒng)的時(shí)候，這些系統(tǒng)必須是互聯(lián)互通的，不打通這件事情是做不下去。其次，企業(yè)級AI的發(fā)展一定是在混合云的環(huán)境下，有的數(shù)據(jù)在云上、有的在云下、有的在邊緣側(cè)、有在設(shè)備端，如何更好地把數(shù)據(jù)打通、流程打通、應(yīng)用打通，把這些能力用最簡單的API的方式喂給這些AI Agent，讓它能夠更好的執(zhí)行任務(wù)，就變得越來越重要。"翟峰表示。
當(dāng)企業(yè)的AI Agent協(xié)同工作時(shí)，其真正力量就會被釋放。IBM 的戰(zhàn)略是幫助客戶在任何IT基礎(chǔ)設(shè)施上、使用其專有數(shù)據(jù)和技術(shù)運(yùn)行AI Agent。針對當(dāng)前企業(yè)級AI從"全知全能"的大模型向中小模型轉(zhuǎn)變的趨勢，IBM提出了"小而美"的模型適配理念，并推出了企業(yè)級AI Agent平臺watsonx Orchestrate。該平臺基于IBM Granite等開源模型，具備強(qiáng)大的復(fù)雜工作流自動化能力，已與企業(yè)級核心業(yè)務(wù)應(yīng)用如Adobe、AWS、Microsoft等完成了1000多項(xiàng)集成，將AI Agent的能力深度融入企業(yè)流程的各個(gè)環(huán)節(jié)。據(jù)悉，IBM基于watsonx Orchestrate打造的Agent工具可幫助企業(yè)在五分鐘內(nèi)輕松構(gòu)建起專業(yè)領(lǐng)域的AI Agent，還能為AI Agent全生命周期提供可觀測性，包括性能監(jiān)控、防護(hù)、模型優(yōu)化和治理。值得一提的是，它預(yù)集成了 80 多個(gè)行業(yè)領(lǐng)先的企業(yè)級應(yīng)用，用戶無需擔(dān)心被單一供應(yīng)商鎖定。
找對應(yīng)用場景是智能體落地關(guān)鍵
當(dāng)下，AI Agent已成為繼大模型之后最熱的概念之一，各種號稱"Agent"的產(chǎn)品、應(yīng)用、解決方案層出不窮。然而值得關(guān)注的是，并非所有業(yè)務(wù)場景都需要引入AI Agent。對于企業(yè)而言，找對AI Agent的應(yīng)用場景至關(guān)重要。
IBM 大中華區(qū)科技事業(yè)部數(shù)據(jù)與 AI 資深技術(shù)專家吳敏達(dá)指出，AI Agent與傳統(tǒng)智能助手的顯著區(qū)別在于，AI Agent在推理時(shí)可根據(jù)實(shí)際情況自主決策，因此它能承擔(dān)更為復(fù)雜的工作。一些業(yè)務(wù)場景只需要自動化技術(shù)就能完成，且不需要太多算力，響應(yīng)速度還很快。但有些業(yè)務(wù)場景，僅靠簡單的交互式對話和自動化技術(shù)是解決不了問題的，需要AI能夠自主決策，這就需要發(fā)揮AI Agent的作用了。
根據(jù)IBM的調(diào)研，人力資源、銷售、采購等高投資回報(bào)率經(jīng)過驗(yàn)證的場景，更適合部署企業(yè)級智能體。以IBM自身的實(shí)踐為例，人力資源智能體的應(yīng)用幫助相關(guān)部門減少了61%的工單，銷售智能體每周可幫助銷售人員節(jié)省9小時(shí)的工作量；采購智能體則讓采購和合同周期縮短了70%。"我們首批發(fā)布了這三個(gè)智能體，企業(yè)用戶可以把這些智能體作為模板，根據(jù)自身實(shí)際需求對其進(jìn)行調(diào)整、編輯，快速構(gòu)建自己的智能體。"吳敏達(dá)表示。
另據(jù)權(quán)威機(jī)構(gòu)調(diào)研，一個(gè)中等規(guī)模的企業(yè)平均大概有上千個(gè)應(yīng)用存在。基于這樣的背景，企業(yè)計(jì)劃建設(shè)AI Agent，卻發(fā)現(xiàn)很難和現(xiàn)有應(yīng)用打通怎么辦？IBM大中華區(qū)科技事業(yè)部自動化資深技術(shù)專家張誠指出，成功的企業(yè)級AI Agent需與多個(gè)企業(yè)系統(tǒng)集成，并進(jìn)行有效交互，才能提供有價(jià)值的響應(yīng)。一是要構(gòu)建跨云上、云下的集成能力，讓AI大腦和可以干活的應(yīng)用聯(lián)動起來；二是要通過自動化的IT運(yùn)維，實(shí)現(xiàn)多個(gè)Agent鏈路的可視化；三是要構(gòu)建自動化的基礎(chǔ)架構(gòu)，讓Agent能夠高度自動化、彈性的使用基礎(chǔ)資源。
"要通過小步快跑的方式幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型。"IBM大中華區(qū)科技事業(yè)部車庫創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)經(jīng)理張珣強(qiáng)調(diào)。以制造業(yè)為例，制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型要實(shí)現(xiàn)"研產(chǎn)供銷服"全流程的AI賦能。在研發(fā)環(huán)節(jié)，可以通過企業(yè)級AI助手加速創(chuàng)新；在生產(chǎn)環(huán)節(jié)，可以通過IBM的生產(chǎn)與供應(yīng)鏈控制塔實(shí)現(xiàn)智能設(shè)備管理和產(chǎn)銷協(xié)同；在財(cái)務(wù)環(huán)節(jié)，可以通過預(yù)構(gòu)建Agent來進(jìn)行全面的預(yù)算管理。
張珣建議，應(yīng)該根據(jù)企業(yè)現(xiàn)階段數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力、現(xiàn)狀進(jìn)行評估，再定制相應(yīng)的實(shí)施路徑。一些傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)字化水平不高，他們可能更關(guān)心如何在規(guī)則驅(qū)動型進(jìn)行精準(zhǔn)的執(zhí)行，那就應(yīng)該加大自動化技術(shù)投入，提升生產(chǎn)效率；而一些在數(shù)字化轉(zhuǎn)型領(lǐng)域走得比較靠前的企業(yè)，則可以更多地去做生成式AI技術(shù)的創(chuàng)新探索。
關(guān)于 IBM
IBM 是全球領(lǐng)先的混合云、人工智能及企業(yè)服務(wù)提供商，幫助超過 175 個(gè)國家和地區(qū)的客戶，從其擁有的數(shù)據(jù)中獲取商業(yè)洞察，簡化業(yè)務(wù)流程，降低成本，并獲得行業(yè)競爭優(yōu)勢。金融服務(wù)、電信和醫(yī)療健康等關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域的超過 4000 家政府和企業(yè)實(shí)體依靠 IBM 混合云平臺和紅帽 OpenShift 快速、高效、安全地實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。IBM 在人工智能、量子計(jì)算、行業(yè)云解決方案和企業(yè)服務(wù)方面的突破性創(chuàng)新為我們的客戶提供了開放和靈活的選擇。對企業(yè)誠信、透明治理、社會責(zé)任、包容文化和服務(wù)精神的長期承諾是 IBM 業(yè)務(wù)發(fā)展的基石。了解更多信息，請?jiān)L問：https://www.ibm.com/cn-zh
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