智東西（公眾號(hào)：zhidxcom）
作者 | 金碧輝
編輯 | 程茜
智東西5月16日?qǐng)?bào)道，昨天下午，IBM大中華區(qū)技術(shù)銷售總經(jīng)理、首席技術(shù)官翟峰透露，AI領(lǐng)域的關(guān)注熱點(diǎn)已從大語(yǔ)言模型轉(zhuǎn)向AI Agent（AI智能體），深度解讀了企業(yè)級(jí)AI的核心要素，提出“小而美”模型適配理念，并著重介紹了IBM企業(yè)級(jí)AI Agent平臺(tái)watsonx Orchestrate。
翟峰深度剖析了企業(yè)級(jí)AI的核心要素。相較于此前追求的“全知全能”的大型模型，如今更多企業(yè)傾向于采用中小模型。這類模型速度更快，對(duì)計(jì)算資源需求較小，且在邏輯推理、上下文理解以及外部交互等方面表現(xiàn)更為出色，更貼合企業(yè)實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景。
在研發(fā)側(cè)的知識(shí)庫(kù)構(gòu)建、文檔設(shè)計(jì)、代碼生成，以及服務(wù)端基于知識(shí)庫(kù)的智能客服打造等場(chǎng)景中，針對(duì)性的小模型能夠更高效精準(zhǔn)地滿足需求。
一、企業(yè)AI需小而美場(chǎng)景適配模型，多模型協(xié)同替代單一解決方案
IBM主要注重提升企業(yè)級(jí)AI的全棧能力，企業(yè)內(nèi)部應(yīng)選擇適合自身場(chǎng)景的“小而美”模型。不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景需配備相應(yīng)的專家模型，多個(gè)小模型在企業(yè)運(yùn)營(yíng)中各司其職，共同發(fā)揮作用，打破單一模型解決所有問(wèn)題的傳統(tǒng)思維。
基于這一模型策略，IBM在去年推出企業(yè)級(jí)AI Agent平臺(tái)watsonx Orchestrate。該平臺(tái)依托IBM Granit等開(kāi)源模型，具備強(qiáng)大的復(fù)雜工作流自動(dòng)化能力，目前已與Adobe、AWS、Microsoft、Oracle、Salesforce Agentforce、SAP、ServiceNow和Workday等公司的企業(yè)級(jí)核心業(yè)務(wù)應(yīng)用完成1000多項(xiàng)集成，將AI Agent能力深度滲透至企業(yè)流程的各個(gè)環(huán)節(jié)。
watsonx Orchestrate為IBM自身及第三方的AI Agent提供多Agent編排服務(wù)，借助預(yù)構(gòu)建的Agent，能幫助企業(yè)迅速在高投資回報(bào)率的場(chǎng)景中獲得收獲。此外，該平臺(tái)引入了AgentOps理念，可實(shí)現(xiàn)對(duì)AI Agent從構(gòu)建、部署到管理的全生命周期管理。
在使用靈活性上，客戶既可以單獨(dú)選用watsonx Orchestrate平臺(tái)，也能與IBM其他產(chǎn)品配合使用。平臺(tái)部署上線后，IBM Agent以API形式供用戶在手機(jī)端或應(yīng)用端調(diào)用，便于操作。
關(guān)于普通員工是否能便捷地使用IBM的Agent，翟峰回應(yīng)，watsonx Orchestrate充分考慮到不同用戶群體的需求，提供了面向非技術(shù)用戶的無(wú)代碼工具。普通員工無(wú)需具備深厚的編程知識(shí)，通過(guò)簡(jiǎn)單的拖拽、配置操作，即可在5分鐘內(nèi)構(gòu)建屬于自己的AI?Agent。
此外，平臺(tái)還為合作伙伴提供低代碼、無(wú)代碼及專業(yè)代碼等多種構(gòu)建Agent的工具，滿足業(yè)務(wù)用戶、專業(yè)開(kāi)發(fā)人員等不同群體的需求，并且支持從無(wú)代碼向有代碼的轉(zhuǎn)換，降低開(kāi)發(fā)門(mén)檻，提升開(kāi)發(fā)效率。
二、AI Agent以自主思考協(xié)同工具，IBM探索人資、銷售、采購(gòu)智能體融合
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)透露，AI Agent與傳統(tǒng)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，能承擔(dān)更多實(shí)際工作。
如今，AI Agent的交互層多為對(duì)話形式，包括文字和語(yǔ)音對(duì)話，旨在打通業(yè)務(wù)流程與數(shù)據(jù)。Agent通過(guò)自主思考，調(diào)用工具和其他Agent協(xié)同工作，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)目標(biāo)。例如，IBM正在探索將人力資源Agent、銷售Agent、采購(gòu)Agent相結(jié)合，發(fā)揮協(xié)同效應(yīng)。
此外，他提到IBM的watsonx.data組件豐富，涵蓋數(shù)據(jù)經(jīng)緯、多個(gè)查詢引擎、統(tǒng)一元數(shù)據(jù)和治理、開(kāi)源數(shù)據(jù)格式、存儲(chǔ)、本地部署及云服務(wù)等，為企業(yè)數(shù)據(jù)管理和應(yīng)用提供全面支持。
三、從全鏈路監(jiān)控到制造業(yè)應(yīng)用，IBM加強(qiáng)全鏈路的監(jiān)控和治理
IBM大中華區(qū)科技事業(yè)部自動(dòng)化資深技術(shù)專家張誠(chéng)透露，成功的企業(yè)級(jí)AI?Agent需與企業(yè)其他功能有效交互。當(dāng)AI Agent上線后，因其本質(zhì)仍為應(yīng)用且需調(diào)用多種執(zhí)行操作，所以對(duì)全鏈路的監(jiān)控和治理至關(guān)重要，包括解決AI客服回復(fù)速度慢等問(wèn)題，以實(shí)現(xiàn)優(yōu)化部署和投資。
關(guān)于出現(xiàn)問(wèn)題如何進(jìn)行反饋的相關(guān)機(jī)制，張誠(chéng)解答稱，在watsonx Orchestrate平臺(tái)中，設(shè)有專門(mén)的反饋入口。當(dāng)用戶在使用智能體過(guò)程中遇到諸如響應(yīng)速度慢、任務(wù)執(zhí)行錯(cuò)誤等問(wèn)題時(shí)，可通過(guò)該入口詳細(xì)描述問(wèn)題情況，并附上相關(guān)操作記錄及截圖等輔助信息進(jìn)行反饋。IBM的技術(shù)團(tuán)隊(duì)會(huì)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)反饋信息，一旦收到問(wèn)題反饋，會(huì)立即啟動(dòng)問(wèn)題排查流程。
IBM大中華區(qū)科技事業(yè)部車庫(kù)創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人張珣關(guān)注了技術(shù)如何賦能企業(yè)落地，將其轉(zhuǎn)化為實(shí)際價(jià)值。
IBM結(jié)合IBM Watson Assistant、Watson Discovery和大語(yǔ)言模型（如GPT-4），構(gòu)建混合AI架構(gòu)。通過(guò)優(yōu)化知識(shí)問(wèn)答系統(tǒng)，集成外部知識(shí)庫(kù)，提升智能客服的專業(yè)應(yīng)答準(zhǔn)確性；并利用IBM Foundation Models的多模態(tài)技術(shù)，從PDF、圖片等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中自動(dòng)抽取關(guān)鍵信息，生成統(tǒng)計(jì)報(bào)告，并通過(guò)自然語(yǔ)言交互提供給決策者。
結(jié)語(yǔ)：“小而美”模型適配?平臺(tái)搭建占優(yōu)，AI Agent全鏈路治理等存挑戰(zhàn)
在AI Agent技術(shù)從實(shí)驗(yàn)室走向產(chǎn)業(yè)化的關(guān)鍵階段，IBM的實(shí)踐路徑為行業(yè)提供了重要參考。其“小而美”模型適配策略并非簡(jiǎn)單追求參數(shù)規(guī)模，而是以企業(yè)場(chǎng)景的碎片化需求為核心，通過(guò)模塊化架構(gòu)降低部署門(mén)，watsonx Orchestrate平臺(tái)即體現(xiàn)了這一思路，既保留生成式AI的創(chuàng)造力，又通過(guò)規(guī)則引擎確保業(yè)務(wù)流程的確定性。
隨著AI Agent技術(shù)的發(fā)展，企業(yè)在享受其帶來(lái)的高效、智能服務(wù)時(shí)，也需應(yīng)對(duì)全鏈路監(jiān)控治理、模型指令對(duì)齊等挑戰(zhàn)。未來(lái)，如何平衡Agent的自主性與可控性，將是行業(yè)持續(xù)探索的方向。
