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業(yè)界對 Agent 的最大誤解:它能解決所有問題

IBM China
2025-05-26 15:40 3379

本文原載 InfoQ,作者:高玉嫻。轉(zhuǎn)載已獲授權(quán)。

編者注: AI智能體的發(fā)展已然勢不可擋,但理想與現(xiàn)實之間往往存在鴻溝。目前來看,多數(shù)智能體可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析、趨勢預(yù)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(wù),但面對復(fù)雜場景,技術(shù)成熟度仍顯不足。要構(gòu)建自主處理復(fù)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。

基于此,我們與您分享 InfoQ作者高玉嫻的深度好文《業(yè)界對 Agent 的最大誤解:它能解決所有問題》。文章原載InfoQ,詳情如下,轉(zhuǎn)載時請務(wù)必注明文章作者和出處。

北京 2025年5月26日 /美通社/ -- 目前業(yè)界對 AI Agent 存在的最大誤解是什么?

watsonx Assistants
watsonx Assistants

"覺得智能體(Agent)能解決所有的問題。"IBM 大中華區(qū)科技事業(yè)部數(shù)據(jù)與人工智能資深技術(shù)專家吳敏達在日前的媒體圓桌會上這樣回答。

AI Agent 是眼下幾乎所有科技公司的"必爭之地"。IBM 也在 Think 2025 大會期間,推出了升級版本的 AI 智能體解決方案 watsonx Orchestrate:它提供預(yù)構(gòu)建、開箱即用的專業(yè)領(lǐng)域智能體(如人力資源、銷售和采購智能體等);支持企業(yè)在 5 分鐘之內(nèi)構(gòu)建自己的 AI Agent;通過智能體編排工具可以實現(xiàn)復(fù)雜項目所需的多智能體、多工具協(xié)調(diào);并且能為 AI  Agent 全生命周期提供可觀測性,包括性能監(jiān)控、防護、模型優(yōu)化和治理。

AI  Agent 規(guī)模應(yīng)用的"拐點時刻"已經(jīng)到來,這是業(yè)界的共識。然而,IBM 也強調(diào),不必過度"神化"AI。"技術(shù)的本質(zhì)要看它能不能解決企業(yè)真正的問題,尤其當它跟核心業(yè)務(wù)綁定起來,就要回歸業(yè)務(wù)場景去看技術(shù)有沒有真正產(chǎn)生價值。"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。

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

換句話說,AI 解決不了所有問題,也并非所有問題都需要用 AI 解決,Agent 同理。

" 真假 " 智能體

區(qū)別于傳統(tǒng)的 AI 助手(如聊天機器人),AI Agent 不僅能理解指令和生成內(nèi)容,更能基于實時數(shù)據(jù)自主規(guī)劃任務(wù)路徑、調(diào)用多系統(tǒng)資源,并在執(zhí)行中動態(tài)優(yōu)化策略。

這些優(yōu)秀特質(zhì)讓業(yè)界對 AI Agent 趨之若鶩,當然也使得市場上出現(xiàn)不少"新瓶裝舊酒"的產(chǎn)品——雖然換上了 AI Agent 的包裝,但內(nèi)核仍然是傳統(tǒng)的 AI 工具。

吳敏達告訴記者,想要識別所謂的"假智能體"并不難。"純‘舊酒'的算力不是在運行的時候(使用),Agent 具有自主運行的‘大腦',需要不停想東西、不停算,這時候就要堆算力。但以前的自動化流程或者 AI 模型的調(diào)用,基本是事先編排好,用歷史數(shù)據(jù)算好,運行的時候沒有那么多資源消耗,所需的算力要求很小,CPU 就能跑。"

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
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

通過名為 AskIBM 的統(tǒng)一平臺入口,IBM 內(nèi)部也正在使用 AI Agent 為員工賦能。據(jù)介紹,AskIBM 可以根據(jù)員工的查詢意圖自動路由至 HR、IT 、銷售、采購等垂直領(lǐng)域智能體,實現(xiàn)從問題解析到系統(tǒng)交互的全流程自動化。

在吳敏達看來,構(gòu)建 AI Agent 很容易,然而在企業(yè)中想把 AI 應(yīng)用做好,就需要實現(xiàn)規(guī)?;@一點很難。第一, Agent 開發(fā)背后涉及不同框架、不同應(yīng)用、不同廠商,彼此的連接怎么做?第二,企業(yè)如何找到高 ROI 和合適的場景?第三, Agent 從構(gòu)建、生產(chǎn)到運維的全生命周期如何做好管理?

針對這些問題,watsonx Orchestrate 有著清晰的架構(gòu)設(shè)計,如下圖:

watsonx Orchestrate
watsonx Orchestrate

自上而下來看,IBM 在其中的核心思路有三點:

第一層是開箱即用的垂域智能體矩陣。包括在 Think 2025 大會期間首批對外發(fā)布的 3 個 AI 智能體:人力資源智能體、銷售智能體和采購智能體。"比如新員工入職之后的培訓(xùn)、ID 或者權(quán)限申請,甚至都不需要 HR 介入,背后的機器人就可以回答 90%的問題。至于這背后究竟調(diào)用了多少個 AI 智能體并不重要,從業(yè)務(wù)視角來看,這完全不用管。"翟峰表示。目前,人力資源智能體已經(jīng)正式上線,銷售和采購智能體也計劃將于 6 月份開放使用。

"對于國內(nèi)企業(yè)來說,在使用的時候可以把這些智能體作為模板,然后根據(jù)自己的實際需求進行調(diào)整。"吳敏達舉例。

第二層是多智能體編排。一旦智能體開發(fā)上線部署到智能體目錄(Agent Catalog)就可以開放給部門或者其它員工使用,這個目錄類似于一個智能體倉庫,支持分類檢索、權(quán)限管理和版本控制,管理員也可以設(shè)定訪問權(quán)限,并通過審批流程發(fā)布、共享智能體。

但隨著企業(yè)智能體數(shù)量從數(shù)十個增至數(shù)百個,管理的復(fù)雜度也會越來越高。對此,watsonx Orchestrate 還引入了多智能體編排功能,支持跨智能體協(xié)作,例如銷售智能體在獲取新客戶線索后,會自動觸發(fā)市場智能體分析競品動態(tài),再調(diào)用客服智能體生成個性化跟進策略。并且,無論是企業(yè)自己構(gòu)建、合作伙伴構(gòu)建或是開源社區(qū)的專業(yè)領(lǐng)域智能體,都可實現(xiàn)信息共享,并協(xié)同處理復(fù)雜的多步驟流程。

第三層是開放的生態(tài)和開源協(xié)同。前端是統(tǒng)一的入口,而背后是非常開放的智能體生態(tài)。watsonx Orchestrate 集成了 Adobe、AWS、Microsoft、Oracle、Salesforce Agentforce、SAP、ServiceNow 和 Workday 等公司的 80 多種行業(yè)領(lǐng)先的企業(yè)級應(yīng)用工具。舉例來說,企業(yè)可以選擇直接在 Orchestrate 中調(diào)用 Salesforce 的銷售預(yù)測智能體,而不需要重復(fù)開發(fā)對接接口。

數(shù)據(jù)是  AI Ready 的嗎?

需要注意的是,AI Agent 完成一項任務(wù)的背后需要非常豐富的知識,它們可能來自企業(yè)內(nèi)部、互聯(lián)網(wǎng)或者大模型本身,基于這些知識,任務(wù)的執(zhí)行或者工具的調(diào)用才不會出錯——這些知識,實際上就是數(shù)據(jù)。

翟峰表示,沒有數(shù)據(jù)的 AI 應(yīng)用都是空談,企業(yè)要落地 AI 首先先問自己三個問題:高質(zhì)量的數(shù)據(jù)有沒有?這些數(shù)據(jù)在用嗎?有沒有真正發(fā)揮作用?

也就是說,有數(shù)據(jù)也并不意味著能用好數(shù)據(jù)。"企業(yè)內(nèi)部 90%以上其實都是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),但是目前大家關(guān)注更多的卻是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。"吳敏達強調(diào),"因此,幫助企業(yè)提高對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的使用,也是 IBM 主攻的方向。"

watsonx.data:AI就緒的數(shù)據(jù)
watsonx.data:AI就緒的數(shù)據(jù)

上圖是最新更新的 watsonx.data 的簡略邏輯架構(gòu)圖,相較于此前的版本集成了數(shù)據(jù)經(jīng)緯,通過統(tǒng)一元數(shù)據(jù)治理增加了語義層(watsonx.data intelligence),用戶可以直接進行自然語言提問,比如"某供應(yīng)商的應(yīng)付款是多少",這時候通過語義層就可以找到對應(yīng)的數(shù)據(jù),它可能來自結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),也可能來自文檔庫中的各種非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。如下圖:

watsonx.data:解鎖非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵洞察
watsonx.data:解鎖非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵洞察

"我們認為這種方式比 RAG 準確率更高,因為其中的文檔不是直接向量化的,中間有一個提取的過程。具體來說,我們通過 watsonx.data integration 去處理結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),對于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),它在向量化的過程中會提取其中的實體(entity)和值(value),提取以后再把文檔向量化。將來在大模型做知識庫查詢的時候,不僅會返回類似的向量,同時會把相關(guān)的實體和值返回出來,通過實體和值的輔助,使得準確率提高。"吳敏達表示。

watsonx.data integration 是一個全方位數(shù)據(jù)集成的工具,和過去 IBM 提供的 DataStage、Data Replication 等數(shù)據(jù)處理工具不同,watsonx.data integration 既可以支持結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),也支持非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。

再往下,當數(shù)據(jù)放到 watsonx.data 中并經(jīng)過 watsonx.data integration 統(tǒng)一集成之后,watsonx.data intelligence 就開始"工作"了,它的作用是提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)血緣能力。吳敏達舉例,"同一批數(shù)據(jù)有多種方式訪問,比如用大模型知識庫——RAG 的方式去問答,或者用傳統(tǒng)的 SQL 查詢——報表查詢的方式,還有用機器學(xué)習(xí)的方式建模提取數(shù)據(jù)訓(xùn)練一個模型,也是一種方式。怎么保證不同的訪問方式權(quán)限管控是在一起的?這種情況就可以通過 watsonx.data intelligence 來管控。"

與此同時,IBM 還把治理后的數(shù)據(jù)都封裝為 API 接口或向量數(shù)據(jù)庫,供智能體實時調(diào)用。例如,供應(yīng)鏈智能體可直接訪問實時庫存向量數(shù)據(jù),動態(tài)調(diào)整采購計劃。這不僅提升了數(shù)據(jù)可用性,還為 Agent 的持續(xù)進化提供了"養(yǎng)分"。

縱觀整個鏈路,如果我們把企業(yè)源系統(tǒng)中的原始數(shù)據(jù)比作制造工廠的原材料,那么,watsonx.data integration 的作用就是對生產(chǎn)原料進行制造、加工,加工后放到 watsonx.data 這個倉庫中,再通過 watsonx.data intelligence 進行管理形成資產(chǎn)目錄,最終提供給前端的 AI 和 BI 使用。

流程是自動化的嗎?

那么,當沒有技術(shù)基礎(chǔ)的業(yè)務(wù)人員也可以輕松地通過低代碼甚至無代碼的方式開發(fā)應(yīng)用,并且數(shù)據(jù)也就緒之后,AI Agent 就能在企業(yè)流程中"暢通無阻"了嗎?恐怕沒有那么簡單。

第一,每個企業(yè)平均擁有上千個應(yīng)用, AI Agent 如何跟這些系統(tǒng)和應(yīng)用連接和打通?

異構(gòu)系統(tǒng)的困境在企業(yè)發(fā)展中的任何一個階段都存在,系統(tǒng)和系統(tǒng)之間的接口不同、標準千差萬別,過去的問題是不同系統(tǒng)之間如何打通,數(shù)據(jù)孤島如何打破,而現(xiàn)在的問題是 AI Agent 和這些系統(tǒng)之間的"次元壁"怎么破,怎么調(diào)用其中的數(shù)據(jù)并執(zhí)行相關(guān)任務(wù)。

比如,企業(yè)在收到客戶的質(zhì)量問題反饋之后,如果要交給 AI Agent 處理:第一步,它需要把問題反饋到質(zhì)量管理系統(tǒng),然后調(diào)用生產(chǎn)制造、設(shè)計、工藝等不同軟件系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進行分析,才能定位問題的根源;第二步,在確認問題之后,需要對企業(yè)知識庫進行更新,從而避免類似情況重復(fù)出現(xiàn);第三步,它需要通知相關(guān)負責人,這時候它要調(diào)用郵箱、釘釘或者企微這些不同的通訊應(yīng)用;最后,如果是外部供應(yīng)商零件的問題,就涉及外部溝通,所以可能需要把信息生成文檔以 EDI 格式進行發(fā)送。

"要把所有這些流程串起來,每一步都不容易,必須把 AI Agent 和現(xiàn)有的系統(tǒng)有效集成。"IBM 大中華區(qū)科技事業(yè)部自動化資深技術(shù)專家張誠表示,雖然集成是一個比較"久遠"的概念,但現(xiàn)如今它的重要性和含金量還在不斷提升。在 Think 2025 大會期間 IBM 發(fā)布的 Hybrid Integration,主要就是為了提供完整的云上、云下跨平臺的集成能力。

IBM大中華區(qū)科技事業(yè)部自動化資深技術(shù)專家 張誠
IBM大中華區(qū)科技事業(yè)部自動化資深技術(shù)專家 張誠

第二,如何實現(xiàn)多個智能體鏈路的可視化,以及如何處理任務(wù)執(zhí)行過程中可能出現(xiàn)的報錯?

舉例來說,在某個 AI Agent 上線后,如果出現(xiàn)延時、網(wǎng)絡(luò)閃斷,或者內(nèi)存溢出、宕機等問題,怎么對全鏈路實時監(jiān)控、主動檢測,并且快速診斷、分析并處理?這個過程依賴于自動化的 IT 運維能力。

在運維層面,IBM 提出了 AgentOps 概念,即希望從 AI Agent 的構(gòu)建、部署上線到運維、優(yōu)化迭代全鏈路都實現(xiàn)可視化。比如,通過 Instana 全棧監(jiān)控工具,實時追蹤 Agent 的調(diào)用鏈路、資源消耗和決策準確性。當某 Agent 的響應(yīng)延遲超過閾值時,系統(tǒng)可以自動觸發(fā)擴容機制。

第三,如何合理分配資源,確保效率的同時實現(xiàn)成本最小化?

IBM 認為,要從基礎(chǔ)架構(gòu)層面實現(xiàn)自動化,才能讓 AI 能夠高度自動化、彈性地使用基礎(chǔ)資源。對此,可觀測性工具變得至關(guān)重要,包括發(fā)現(xiàn)、管理、監(jiān)控和優(yōu)化整個企業(yè)的智能體使用情況,確保高效、負責任的技術(shù)采用。

對此,watsonx 產(chǎn)品組合提供了一套監(jiān)測工具,可以監(jiān)控 AI 性能和可靠性、執(zhí)行 AI 護欄,并有效地使用 AI 資源,例如,根據(jù)成本效益或性能等特定目標,評估和選擇 AI 模型。此外,IBM 還在去年宣布收購了 HashiCorp,它的定位就是從底層基礎(chǔ)設(shè)施層面,幫助企業(yè)實現(xiàn)自動化的、隨需應(yīng)變的全生命周期管理。

"相關(guān)數(shù)據(jù)顯示,平均而言,企業(yè)有 27%的云計算支出都在被浪費,而這些浪費完全可以通過平臺分析出來,從而更好地實現(xiàn)底層資源的部署,這是 IBM 自動化軟件比較側(cè)重解決的事情。"張誠強調(diào)。

回歸業(yè)務(wù)本質(zhì)去看待技術(shù)價值

寫到這里,不知道大家有沒有發(fā)現(xiàn),除了 AI Agent 這個全新的概念之外,數(shù)據(jù)、自動化等等事實上還是企業(yè)在信息化、數(shù)字化時代老生常談的話題。最終,無論是人來執(zhí)行任務(wù)、做決策,還是 AI 來執(zhí)行任務(wù)、做決策,一個相對完備和成熟的 IT 基礎(chǔ)設(shè)施是必不可少的,這是企業(yè)必須補上的一""。

解決了這個問題,然后才是找場景。

"每個企業(yè)發(fā)展階段不一樣,遇到的瓶頸也不一樣,企業(yè)必須先想清楚哪個地方是真正的痛點,無論你要降本增效還是業(yè)務(wù)創(chuàng)新,企業(yè)的訴求自己要先想清楚。并不是今天 HR Agent 來了,你企業(yè)只有 3 個 HR 也要用。"翟峰表示。

那么,企業(yè)如何精準把握業(yè)務(wù)需求,讓內(nèi)部構(gòu)建的 AI 智能體更具針對性、高價值并持續(xù)優(yōu)化?IBM 大中華區(qū)科技事業(yè)部車庫創(chuàng)新團隊經(jīng)理張珣總結(jié),企業(yè)應(yīng)該通過進階的路徑去做,通過不斷迭代優(yōu)化的過程一步步實現(xiàn)智能化。

IBM大中華區(qū)科技事業(yè)部車庫創(chuàng)新團隊經(jīng)理 張珣
IBM大中華區(qū)科技事業(yè)部車庫創(chuàng)新團隊經(jīng)理 張珣

"企業(yè)首先要確保投資可控,因此我們團隊通常會通過 POC(概念驗證)和客戶一起選擇最典型的場景把我們的想法和產(chǎn)品部署上去,然后驗證它的 ROI,如果滿足預(yù)期再大規(guī)模部署。"張珣告訴 InfoQ 記者,"整個 POC 的過程是 30 天左右,但每周都會對方案進行迭代,這個過程需要讓客戶充分參與進來,進行及時的反饋,一起驗證我們是不是在一條正確的路上,如果不對就需要不斷調(diào)整。"

以制造業(yè)為例,IBM 車庫創(chuàng)新團隊經(jīng)過對企業(yè)的需求調(diào)研和深入探討、共創(chuàng),總結(jié)出來四個能給企業(yè)帶來最大的 ROI 的場景:研發(fā)、生產(chǎn)、供應(yīng)鏈,以及財務(wù)。再拿 IBM 自身來說,為什么優(yōu)先發(fā)布了 HR、財務(wù)、采購三個智能體,其實也是經(jīng)過 IBM 自己內(nèi)部驗證,ROI 比較好的場景。

總而言之,在 IBM 看來,企業(yè)級 AI 的本質(zhì)不在于炫技,而是業(yè)務(wù)重構(gòu)。正如 IBM 董事長 Arvind Krishna 所言:"AI 實驗的時代已經(jīng)結(jié)束,企業(yè)競爭優(yōu)勢取決于量身定制的 AI 應(yīng)用和可量化的業(yè)務(wù)成果。" 在 Agent 這個賽道上,IBM 打出的還是 "全棧技術(shù) + 行業(yè) Know-How + 開放生態(tài)" 的組合拳,這個過程不追求速度,而是更加強調(diào)技術(shù)深度和落地精度。

而對企業(yè)來說,必須認識到再炫酷的技術(shù)也解決不了業(yè)務(wù)本質(zhì)的問題,技術(shù)概念和產(chǎn)品越是眼花繚亂,越要定下心來練好"內(nèi)功",快速補齊 IT 基礎(chǔ)設(shè)施能力,是搭上 AI 這趟快車的基本前提。

消息來源:IBM China
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