摘要：在AI技术的快速发展浪潮中，一场从大语言模型向AI Agent（智能体）的转变正在悄然进行。近日，IBM大中华区技术销售总经理及首席技术官翟峰，在一次公开分享中，详细阐述了企业级AI的最新发展趋势，并着重介绍了IBM在这一领域的创新实践。

在AI技术的快速发展浪潮中，一场从大语言模型向AI Agent（智能体）的转变正在悄然进行。近日，IBM大中华区技术销售总经理及首席技术官翟峰，在一次公开分享中，详细阐述了企业级AI的最新发展趋势，并着重介绍了IBM在这一领域的创新实践。

翟峰指出，当前企业级AI的核心要素已发生显著变化。过去，企业普遍追求“全知全能”的大型模型，但如今，中小模型因其速度快、计算资源需求低，以及在逻辑推理、上下文理解和外部交互等方面的出色表现，正逐渐成为企业的新宠。这些模型更加贴合企业的实际应用场景，能够在研发侧的知识库构建、文档设计、代码生成，以及服务端基于知识库的智能客服打造等场景中，提供高效精准的解决方案。

针对企业级AI的这一变化，IBM提出了“小而美”的模型适配理念，并推出了企业级AI Agent平台watsonx Orchestrate。该平台基于IBM Granit等开源模型，具备强大的复杂工作流自动化能力，已与企业级核心业务应用如Adobe、AWS、Microsoft等完成了1000多项集成，将AI Agent的能力深度融入企业流程的各个环节。

watsonx Orchestrate不仅为IBM自身及第三方的AI Agent提供多Agent编排服务，还引入了AgentOps理念，实现了对AI Agent从构建、部署到管理的全生命周期管理。这大大提升了企业使用AI Agent的灵活性和效率。客户可以单独选用该平台，也可以与IBM的其他产品配合使用。平台部署后，IBM Agent以API形式供用户在手机端或应用端调用，操作简便。

watsonx Orchestrate充分考虑了不同用户群体的需求。对于非技术用户，平台提供了无代码工具，使他们无需深厚的编程知识，通过简单的拖拽、配置操作，即可在极短时间内构建属于自己的AI Agent。平台还为合作伙伴提供了低代码、无代码及专业代码等多种构建Agent的工具，满足了业务用户、专业开发人员等不同群体的需求。

IBM大中华区科技事业部数据与AI资深技术专家吴敏达进一步解释了AI Agent与传统助手的区别。他表示，AI Agent在推理时能够根据实际情况自主决策，承担更多实际工作。如今，AI Agent的交互层多为对话形式，旨在打通业务流程与数据。通过自主思考，AI Agent能够调用工具和其他Agent协同工作，实现业务目标。IBM正在探索将人力资源、销售、采购等领域的AI Agent相结合，发挥协同效应。

IBM大中华区科技事业部自动化资深技术专家张诚则强调了企业级AI Agent与企业其他功能有效交互的重要性。他指出，当AI Agent上线后，因其本质仍为应用且需调用多种执行操作，所以对全链路的监控和治理至关重要。在watsonx Orchestrate平台中，设有专门的反馈入口，用户遇到问题时可通过该入口进行反馈，IBM的技术团队会实时监测并处理问题。

IBM大中华区科技事业部车库创新团队负责人张珣则关注了技术如何赋能企业落地，将其转化为实际价值。他提到，IBM通过结合IBM Watson Assistant、Watson Discovery和大语言模型（如GPT-4），构建了混合AI架构。这一架构优化了知识问答系统，提升了智能客服的专业应答准确性，并利用IBM Foundation Models的多模态技术，从非结构化数据中自动抽取关键信息，生成统计报告，为决策者提供自然语言交互的支持。

来源：ITBear科技资讯