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IBM翟峰:2025年是AI智能體規模應用的"拐點時刻"

IBM China
2025-05-22 13:55 5172

作者:翟峰,IBM大中華區技術銷售總經理、首席技術官

北京 2025年5月22日 /美通社/ -- 2025年,AI領域的熱議話題已經從大語言模型(LLMs)轉向了AI智能體(AI Agent)。根據Gartner最新預測,企業軟件中整合自主型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[1]。隨著生成式 AI 的加速普及、AI 智能體的迅猛發展,以及智能流程自動化的不斷突破,企業正迎來第三波人工智能助手浪潮。

IBM watsonx.ai
IBM watsonx.ai

專家、業界人士預測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,將帶來生產力提升和創新的新浪潮。今天,我們對AI智能體應該抱有怎樣的期待?技術愿景和商業落地間又存在著哪些關鍵挑戰?釋放AI智能體強大潛能的關竅又是什么?

拐點已到: 2025年開啟AI智能體規模應用

AI智能體是一種能夠自主理解、規劃并執行復雜任務的軟件程序,它由大語言模型驅動,可根據需要調用各類工具、其他模型及系統,與之交互,以實現用戶的目標。AI智能體與傳統的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,便會自主規劃完成路徑。

2025年將迎來AI智能體的爆發,業界這一判斷與大語言模型(LLM)等技術領域的突破息息相關。智能體的核心在于自主性和規劃能力,它們需要具備邏輯推理、工具調用能力和執行任務的能力,而且需要實現高速、規模化的運作。

相比于兩年之前,業界已經不再執著于"全知全能"的龐大模型,更多企業開始轉向中小模型,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調用能力,這些關鍵突破意味著AI智能體在2025年的爆發已經具備了技術基礎。

AI智能體的未來:全能自主還是人機博弈?

AI智能體的發展已然勢不可擋,但理想與現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[2]。AI智能體確實在朝著這個方向發展,但當前的智能體產品仍處在實現這一理想的初級階段。

人工智能價值曲線
人工智能價值曲線

目前來看,多數智能體還局限在為大語言模型添加基礎的規劃能力和工具調用(或者說函數調用)功能,使其能夠將復雜任務分解為較小的、可執行的步驟。它們可以實現數據分析、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,技術成熟度仍顯不足。

要構建自主處理復雜決策的 AI智能體,僅靠算法層的優化是不夠的,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,大多數企業沒有做好迎接智能體的準備。隨著智能體的應用,企業將要公開目前的應用程序接口(API),這是最具挑戰性的部分,而解決這一問題的關鍵并不是模型是否夠好,而是企業的智能化就緒程度

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。在我們討論企業級AI的應用時,對AI影響就業市場的擔憂始終存在。企業管理層應當認識到,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,并且錯失人機協同發展的黃金時期。

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作者。低價值、重復性的任務將被自動化,而人類在戰略規劃、創意創新等高階領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"人機協同"。AI能夠解放人的雙手,但最終決定權永遠在人的手中。

AI智能體釋放潛能的關鍵

我們正在見證AI智能體從內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境中對智能體進行嚴格的壓力測試;尤其在醫療、金融等高風險行業,由回滾機制和審計跟蹤組成的"安全防護網"是AI智能體規模應用的前提。

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務場景、倫理規范與法律要求的邊界,AI治理合規體系建設必須貫徹始終。從一開始,企業就需要建立值得信賴并且可審計的系統,通過算法透明化設計、數據溯源機制等技術手段,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。

引領企業走向負責任、可持續的智能體應用,另一支柱在于穩健的AI戰略。企業切忌陷入技術上的盲目跟風,而應該讓業務需求引導智能體的設計和部署,將智能體整合進企業生態之中。

過去一年,許多企業完成了生成式AI的初步探索,包括專有數據的整理和治理、為智能體構建可隨時調閱的知識庫等,現在正是擴大成果、實現規模化應用的關鍵時刻。通過將智能體技術與現有工作流程有機結合,企業不僅能最大化AI投資回報,更有望打造差異化競爭優勢。

IBM:構建AI智能體生態的伙伴之選

即便是最前沿的AI突破,技術本身只占一小部分,那些"不起眼"的IT中間件則是讓AI在復雜企業環境中真正落地的關鍵所在。

這一點在AI智能體上體現的尤為明顯,它將釋放人工智能數十年來積累的巨大生產力潛能與創新勢能。智能體發揮威力的關鍵在于其在龐雜企業系統網絡中的執行能力,這些系統往往橫跨數百個應用程序、供應商和混合基礎設施。這意味著,集成工具、自動化系統和編排工具將成為推動AI智能體發展的關鍵紐帶

當全球還在熱議智能體技術時,IBM已悄然構建了完整的智能體全棧解決方案,支持企業在現有IT架構中構建、部署和管理智能體。企業級AI智能體平臺watsonx Orchestrate依托IBM Granite等"小而美"的開源模型,能夠大規模實現復雜工作流自動化。該平臺已實現80多種核心業務應用的1000多項集成,將智能體能力輸送至企業流程的每個"神經末梢"。

在近期舉行的Think 大會上,IBM發布了助力企業級AI的最新技術成果,包括開箱即用的專業領域智能體、面向開發者和業務人員的自主構建工具套件,以及覆蓋智能體全生命周期的管理平臺。

IBM的企業級AI全棧能力
IBM的企業級AI全棧能力

今天的IBM,已經成為企業構建AI智能體生態的伙伴之選。作為一家擁有強大咨詢部門的科技企業,IBM具備的不僅是全棧技術能力,還有深耕全球的行業專長和深厚的業務洞察,能夠助推AI智能體在具體業務場景中高效落地。同時,IBM依托廣泛的合作伙伴生態,已經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。

IBM 數據平臺
IBM 數據平臺

AI的規模化應用不等于龐大的通用模型。企業真正需要的是靈活、安全且具備成本效益的 AI平臺和工具,從而深度整合企業數據、自動化工作流并驅動業務增長。IBM希望幫助企業快速構建和擴展滿足自身需求的AI能力,確保全生命周期治理并與業務目標對齊,真正成為AI技術浪潮中的參與者、受益者和價值創造者。

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[1] "把握AI Agent (AI智能體)帶來的新機遇",Daniel Sun,2025年3月20日 https://www.gartner.com/cn/information-technology/articles/ai-agents 

[2] IBM觀點文章:AI agents in 2025: Expectations vs. reality, https://www.ibm.com/think/insights/ai-agents-2025-expectations-vs-reality 

關于 IBM

IBM 是全球領先的混合云、人工智能及企業服務提供商,幫助超過 175 個國家和地區的客戶,從其擁有的數據中獲取商業洞察,簡化業務流程,降低成本,并獲得行業競爭優勢。金融服務、電信和醫療健康等關鍵基礎設施領域的超過 4000 家政府和企業實體依靠 IBM 混合云平臺和紅帽 OpenShift 快速、高效、安全地實現數字化轉型。IBM 在人工智能、量子計算、行業云解決方案和企業服務方面的突破性創新為我們的客戶提供了開放和靈活的選擇。對企業誠信、透明治理、社會責任、包容文化和服務精神的長期承諾是 IBM 業務發展的基石。了解更多信息,請訪問:https://www.ibm.com/cn-zh 

媒體聯絡人
崔守峰,shou.feng.cui@ibm.com

消息來源:IBM China
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