作者：翟峰，IBM大中華區(qū)技術(shù)銷(xiāo)售總經(jīng)理、首席技術(shù)官

北京 2025年5月22日 /美通社/ -- 2025年，AI領(lǐng)域的熱議話(huà)題已經(jīng)從大語(yǔ)言模型（LLMs）轉(zhuǎn)向了AI智能體（AI Agent）。根據(jù)Gartner最新預(yù)測(cè)，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(shí)，超過(guò)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(fā)展，以及智能流程自動(dòng)化的不斷突破，企業(yè)正迎來(lái)第三波人工智能助手浪潮。

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專(zhuān)家、業(yè)界人士預(yù)測(cè)2025年將是"AI 智能體（AI Agent）元年"，媒體認(rèn)為AI智能體是AI入口之爭(zhēng)，將帶來(lái)生產(chǎn)力提升和創(chuàng)新的新浪潮。今天，我們對(duì)AI智能體應(yīng)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(qiáng)大潛能的關(guān)竅又是什么?

拐點(diǎn)已到： 2025年開(kāi)啟AI智能體規(guī)模應(yīng)用

AI智能體是一種能夠自主理解、規(guī)劃并執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)的軟件程序，它由大語(yǔ)言模型驅(qū)動(dòng)，可根據(jù)需要調(diào)用各類(lèi)工具、其他模型及系統(tǒng)，與之交互，以實(shí)現(xiàn)用戶(hù)的目標(biāo)。AI智能體與傳統(tǒng)的AI助手（AI Assistant）不同，后者每次生成回復(fù)都需要用戶(hù)提示，而智能體在理論上只需用戶(hù)下達(dá)一項(xiàng)高層級(jí)任務(wù)，便會(huì)自主規(guī)劃完成路徑。

2025年將迎來(lái)AI智能體的爆發(fā)，業(yè)界這一判斷與大語(yǔ)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(wù)的能力，而且需要實(shí)現(xiàn)高速、規(guī)?；倪\(yùn)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(kāi)始轉(zhuǎn)向中小模型，理由很簡(jiǎn)單：后者速度更快、計(jì)算資源需求更小，具備更強(qiáng)邏輯推理、上下文理解以及外部交互能力。加上思維鏈（COT）訓(xùn)練、擴(kuò)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(lái)：全能自主還是人機(jī)博弈？

AI智能體的發(fā)展已然勢(shì)不可擋，但理想與現(xiàn)實(shí)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(gè)擁有推理、決策和自主執(zhí)行能力的智能實(shí)體，能夠在人類(lèi)完全不介入的前提下，評(píng)估并運(yùn)用必要工具完成某個(gè)項(xiàng)目[2]。AI智能體確實(shí)在朝著這個(gè)方向發(fā)展，但當(dāng)前的智能體產(chǎn)品仍處在實(shí)現(xiàn)這一理想的初級(jí)階段。

人工智能價(jià)值曲線(xiàn)

目前來(lái)看，多數(shù)智能體還局限在為大語(yǔ)言模型添加基礎(chǔ)的規(guī)劃能力和工具調(diào)用（或者說(shuō)函數(shù)調(diào)用）功能，使其能夠?qū)?fù)雜任務(wù)分解為較小的、可執(zhí)行的步驟。它們可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析、趨勢(shì)預(yù)測(cè)和一定程度的工作流程自動(dòng)化，在簡(jiǎn)單場(chǎng)景中可以選擇正確的工具完成任務(wù)，但面對(duì)復(fù)雜場(chǎng)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(cè)試等方面取得突破。更重要的是，大多數(shù)企業(yè)沒(méi)有做好迎接智能體的準(zhǔn)備。隨著智能體的應(yīng)用，企業(yè)將要公開(kāi)目前的應(yīng)用程序接口（API），這是最具挑戰(zhàn)性的部分，而解決這一問(wèn)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(shí)，我們也必須用"以人為本"的思想對(duì)"技術(shù)至上"的傾向進(jìn)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(jí)AI的應(yīng)用時(shí)，對(duì)AI影響就業(yè)市場(chǎng)的擔(dān)憂(yōu)始終存在。企業(yè)管理層應(yīng)當(dāng)認(rèn)識(shí)到，智能體將增強(qiáng)而不一定是取代人類(lèi)員工。如果AI被過(guò)度推崇，我們很可能陷入"人類(lèi)輔佐AI"的本末倒置的境地，并且錯(cuò)失人機(jī)協(xié)同發(fā)展的黃金時(shí)期。

我傾向于認(rèn)為，智能體將扮演"賦能"的角色，成為人類(lèi)主導(dǎo)的集約化工作流中的協(xié)作者。低價(jià)值、重復(fù)性的任務(wù)將被自動(dòng)化，而人類(lèi)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(jìn)一步釋放。AI智能體的未來(lái)與其說(shuō)是"全能自主"，不如說(shuō)是"人機(jī)協(xié)同"。AI能夠解放人的雙手，但最終決定權(quán)永遠(yuǎn)在人的手中。

AI智能體釋放潛能的關(guān)鍵

我們正在見(jiàn)證AI智能體從內(nèi)容生成器進(jìn)化成為自主解決問(wèn)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(duì)智能體進(jìn)行嚴(yán)格的壓力測(cè)試；尤其在醫(yī)療、金融等高風(fēng)險(xiǎn)行業(yè)，由回滾機(jī)制和審計(jì)跟蹤組成的"安全防護(hù)網(wǎng)"是AI智能體規(guī)模應(yīng)用的前提。

即便AI智能體完全進(jìn)化到能夠自主處理復(fù)雜問(wèn)題的水平，其自主性也不能超過(guò)業(yè)務(wù)場(chǎng)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(shè)必須貫徹始終。從一開(kāi)始，企業(yè)就需要建立值得信賴(lài)并且可審計(jì)的系統(tǒng)，通過(guò)算法透明化設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)溯源機(jī)制等技術(shù)手段，建立全流程追蹤機(jī)制，確保對(duì)智能體所做的每一件事都可追溯。

引領(lǐng)企業(yè)走向負(fù)責(zé)任、可持續(xù)的智能體應(yīng)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(fēng)，而應(yīng)該讓業(yè)務(wù)需求引導(dǎo)智能體的設(shè)計(jì)和部署，將智能體整合進(jìn)企業(yè)生態(tài)之中。

過(guò)去一年，許多企業(yè)完成了生成式AI的初步探索，包括專(zhuān)有數(shù)據(jù)的整理和治理、為智能體構(gòu)建可隨時(shí)調(diào)閱的知識(shí)庫(kù)等，現(xiàn)在正是擴(kuò)大成果、實(shí)現(xiàn)規(guī)?；瘧?yīng)用的關(guān)鍵時(shí)刻。通過(guò)將智能體技術(shù)與現(xiàn)有工作流程有機(jī)結(jié)合，企業(yè)不僅能最大化AI投資回報(bào)，更有望打造差異化競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

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(fù)雜企業(yè)環(huán)境中真正落地的關(guān)鍵所在。

這一點(diǎn)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(lái)積累的巨大生產(chǎn)力潛能與創(chuàng)新勢(shì)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(luò)中的執(zhí)行能力，這些系統(tǒng)往往橫跨數(shù)百個(gè)應(yīng)用程序、供應(yīng)商和混合基礎(chǔ)設(shè)施。這意味著，集成工具、自動(dòng)化系統(tǒng)和編排工具將成為推動(dòng)AI智能體發(fā)展的關(guān)鍵紐帶。

當(dāng)全球還在熱議智能體技術(shù)時(shí)，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(jí)AI智能體平臺(tái)watsonx Orchestrate依托IBM Granite等"小而美"的開(kāi)源模型，能夠大規(guī)模實(shí)現(xiàn)復(fù)雜工作流自動(dòng)化。該平臺(tái)已實(shí)現(xiàn)與80多種核心業(yè)務(wù)應(yīng)用的1000多項(xiàng)集成，將智能體能力輸送至企業(yè)流程的每個(gè)"神經(jīng)末梢"。

在近期舉行的Think 大會(huì)上，IBM發(fā)布了助力企業(yè)級(jí)AI的最新技術(shù)成果，包括開(kāi)箱即用的專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域智能體、面向開(kāi)發(fā)者和業(yè)務(wù)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(tái)。

IBM的企業(yè)級(jí)AI全棧能力

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(qiáng)大咨詢(xún)部門(mén)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(zhuān)長(zhǎng)和深厚的業(yè)務(wù)洞察，能夠助推AI智能體在具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景中高效落地。同時(shí)，IBM依托廣泛的合作伙伴生態(tài)，已經(jīng)搭建起完整的價(jià)值交付鏈條，為客戶(hù)提供一站式、定制化的服務(wù)。

IBM 數(shù)據(jù)平臺(tái)

AI的規(guī)?；瘧?yīng)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(tái)和工具，從而深度整合企業(yè)數(shù)據(jù)、自動(dòng)化工作流并驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)。IBM希望幫助企業(yè)快速構(gòu)建和擴(kuò)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(wù)目標(biāo)對(duì)齊，真正成為AI技術(shù)浪潮中的參與者、受益者和價(jià)值創(chuàng)造者。

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