經(jīng)觀智家

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，超過15%的日常工作決策將交由AI智能體自主完成[i]。隨著生成式 AI 的加速普及、AI 智能體的迅猛發(fā)展，以及智能流程自動化的不斷突破，企業(yè)正迎來第三波人工智能助手浪潮。

專家、業(yè)界人士預測2025年將是“AI 智能體（AI Agent）元年”，媒體認為AI智能體是AI入口之爭，將帶來生產(chǎn)力提升和創(chuàng)新的新浪潮。今天，我們對AI智能體應該抱有怎樣的期待？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智能體強大潛能的關(guān)竅又是什么?

拐點已到：2025年開啟AI智能體規(guī)模應用

AI智能體是一種能夠自主理解、規(guī)劃并執(zhí)行復雜任務的軟件程序，它由大語言模型驅(qū)動，可根據(jù)需要調(diào)用各類工具、其他模型及系統(tǒng)，與之交互，以實現(xiàn)用戶的目標。AI智能體與傳統(tǒng)的AI助手（AI Assistant）不同，后者每次生成回復都需要用戶提示，而智能體在理論上只需用戶下達一項高層級任務，便會自主規(guī)劃完成路徑。

2025年將迎來AI智能體的爆發(fā)，業(yè)界這一判斷與大語言模型（LLM）等技術(shù)領(lǐng)域的突破息息相關(guān)。智能體的核心在于自主性和規(guī)劃能力，它們需要具備邏輯推理、工具調(diào)用能力和執(zhí)行任務的能力，而且需要實現(xiàn)高速、規(guī)模化的運作。

相比于兩年之前，業(yè)界已經(jīng)不再執(zhí)著于“全知全能”的龐大模型，更多企業(yè)開始轉(zhuǎn)向中小模型，理由很簡單：后者速度更快、計算資源需求更小，具備更強邏輯推理、上下文理解以及外部交互能力。加上思維鏈（COT）訓練、擴展的上下文窗口和函數(shù)調(diào)用能力，這些關(guān)鍵突破意味著AI智能體在2025年的爆發(fā)已經(jīng)具備了技術(shù)基礎(chǔ)。

AI智能體的未來：全能自主還是人機博弈？

AI智能體的發(fā)展已然勢不可擋，但理想與現(xiàn)實之間往往存在有待跨越的鴻溝。在人們的暢想中，2025年的智能體是一個擁有推理、決策和自主執(zhí)行能力的智能實體，能夠在人類完全不介入的前提下，評估并運用必要工具完成某個項目[ii]。AI智能體確實在朝著這個方向發(fā)展，但當前的智能體產(chǎn)品仍處在實現(xiàn)這一理想的初級階段。

目前來看，多數(shù)智能體還局限在為大語言模型添加基礎(chǔ)的規(guī)劃能力和工具調(diào)用（或者說函數(shù)調(diào)用）功能，使其能夠?qū)碗s任務分解為較小的、可執(zhí)行的步驟。它們可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析、趨勢預測和一定程度的工作流程自動化，在簡單場景中可以選擇正確的工具完成任務，但面對復雜場景，技術(shù)成熟度仍顯不足。

要構(gòu)建自主處理復雜決策的AI智能體，僅靠算法層的優(yōu)化是不夠的，還需要在上下文推理、邊緣案例測試等方面取得突破。更重要的是，大多數(shù)企業(yè)沒有做好迎接智能體的準備。隨著智能體的應用，企業(yè)將要公開目前的應用程序接口（API），這是最具挑戰(zhàn)性的部分，而解決這一問題的關(guān)鍵并不是模型是否夠好，而是企業(yè)的智能化就緒程度。

同時，我們也必須用“以人為本”的思想對“技術(shù)至上”的傾向進行糾偏：智能體雖然具備自主能力，但絕不意味著人的全方位撤退。在我們討論企業(yè)級AI的應用時，對AI影響就業(yè)市場的擔憂始終存在。企業(yè)管理層應當認識到，智能體將增強而不一定是取代人類員工。如果AI被過度推崇，我們很可能陷入“人類輔佐AI”的本末倒置的境地，并且錯失人機協(xié)同發(fā)展的黃金時期。

我傾向于認為，智能體將扮演“賦能”的角色，成為人類主導的集約化工作流中的協(xié)作者。低價值、重復性的任務將被自動化，而人類在戰(zhàn)略規(guī)劃、創(chuàng)意創(chuàng)新等高階領(lǐng)域的潛力將被進一步釋放。AI智能體的未來與其說是“全能自主”，不如說是“人機協(xié)同”。AI能夠解放人的雙手，但最終決定權(quán)永遠在人的手中。

AI智能體釋放潛能的關(guān)鍵

我們正在見證AI智能體從內(nèi)容生成器進化成為自主解決問題的工具。在賦予其自主性之前，我們必須在安全的模擬環(huán)境中對智能體進行嚴格的壓力測試；尤其在醫(yī)療、金融等高風險行業(yè)，由回滾機制和審計跟蹤組成的“安全防護網(wǎng)”是AI智能體規(guī)模應用的前提。

即便AI智能體完全進化到能夠自主處理復雜問題的水平，其自主性也不能超過業(yè)務場景、倫理規(guī)范與法律要求的邊界，AI治理和合規(guī)體系建設必須貫徹始終。從一開始，企業(yè)就需要建立值得信賴并且可審計的系統(tǒng)，通過算法透明化設計、數(shù)據(jù)溯源機制等技術(shù)手段，建立全流程追蹤機制，確保對智能體所做的每一件事都可追溯。

引領(lǐng)企業(yè)走向負責任、可持續(xù)的智能體應用，另一支柱在于穩(wěn)健的AI戰(zhàn)略。企業(yè)切忌陷入技術(shù)上的盲目跟風，而應該讓業(yè)務需求引導智能體的設計和部署，將智能體整合進企業(yè)生態(tài)之中。

過去一年，許多企業(yè)完成了生成式AI的初步探索，包括專有數(shù)據(jù)的整理和治理、為智能體構(gòu)建可隨時調(diào)閱的知識庫等，現(xiàn)在正是擴大成果、實現(xiàn)規(guī)模化應用的關(guān)鍵時刻。通過將智能體技術(shù)與現(xiàn)有工作流程有機結(jié)合，企業(yè)不僅能最大化AI投資回報，更有望打造差異化競爭優(yōu)勢。

IBM：構(gòu)建AI智能體生態(tài)的伙伴之選

即便是最前沿的AI突破，技術(shù)本身只占一小部分，那些“不起眼”的IT中間件則是讓AI在復雜企業(yè)環(huán)境中真正落地的關(guān)鍵所在。

這一點在AI智能體上體現(xiàn)的尤為明顯，它將釋放人工智能數(shù)十年來積累的巨大生產(chǎn)力潛能與創(chuàng)新勢能。智能體發(fā)揮威力的關(guān)鍵在于其在龐雜企業(yè)系統(tǒng)網(wǎng)絡中的執(zhí)行能力，這些系統(tǒng)往往橫跨數(shù)百個應用程序、供應商和混合基礎(chǔ)設施。這意味著，集成工具、自動化系統(tǒng)和編排工具將成為推動AI智能體發(fā)展的關(guān)鍵紐帶。

當全球還在熱議智能體技術(shù)時，IBM已悄然構(gòu)建了完整的智能體全棧解決方案，支持企業(yè)在現(xiàn)有IT架構(gòu)中構(gòu)建、部署和管理智能體。企業(yè)級AI智能體平臺watsonx Orchestrate依托IBM Granite等“小而美”的開源模型，能夠大規(guī)模實現(xiàn)復雜工作流自動化。該平臺已實現(xiàn)與80多種核心業(yè)務應用的1000多項集成，將智能體能力輸送至企業(yè)流程的每個“神經(jīng)末梢”。

在Think 大會上，IBM 發(fā)布助力企業(yè)級AI的最新技術(shù)成果，包括開箱即用的專業(yè)領(lǐng)域智能體、面向開發(fā)者和業(yè)務人員的自主構(gòu)建工具套件，以及覆蓋智能體全生命周期的管理平臺。

今天的IBM，已經(jīng)成為企業(yè)構(gòu)建AI智能體生態(tài)的伙伴之選。作為一家擁有強大咨詢部門的科技企業(yè)，IBM具備的不僅是全棧技術(shù)能力，還有深耕全球的行業(yè)專長和深厚的業(yè)務洞察，能夠助推AI智能體在具體業(yè)務場景中高效落地。同時，IBM依托廣泛的合作伙伴生態(tài)，已經(jīng)搭建起完整的價值交付鏈條，為客戶提供一站式、定制化的服務。

AI的規(guī)模化應用不等于龐大的通用模型。企業(yè)真正需要的是靈活、安全且具備成本效益的 AI平臺和工具，從而深度整合企業(yè)數(shù)據(jù)、自動化工作流并驅(qū)動業(yè)務增長。IBM希望幫助企業(yè)快速構(gòu)建和擴展?jié)M足自身需求的AI能力，確保全生命周期治理并與業(yè)務目標對齊，真正成為AI技術(shù)浪潮中的參與者、受益者和價值創(chuàng)造者。

(作者：IBM大中華區(qū)技術(shù)銷售總經(jīng)理、首席技術(shù)官翟峰）

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