在AI技術的快速發展浪潮中，一場從大語言模型向AI Agent（智能體）的轉變正在悄然進行。近日，IBM大中華區技術銷售總經理及首席技術官翟峰，在一次公開分享中，詳細闡述了企業級AI的最新發展趨勢，并著重介紹了IBM在這一領域的創新實踐。

翟峰指出，當前企業級AI的核心要素已發生顯著變化。過去，企業普遍追求“全知全能”的大型模型，但如今，中小模型因其速度快、計算資源需求低，以及在邏輯推理、上下文理解和外部交互等方面的出色表現，正逐漸成為企業的新寵。這些模型更加貼合企業的實際應用場景，能夠在研發側的知識庫構建、文檔設計、代碼生成，以及服務端基于知識庫的智能客服打造等場景中，提供高效精準的解決方案。

針對企業級AI的這一變化，IBM提出了“小而美”的模型適配理念，并推出了企業級AI Agent平臺watsonx Orchestrate。該平臺基于IBM Granit等開源模型，具備強大的復雜工作流自動化能力，已與企業級核心業務應用如Adobe、AWS、Microsoft等完成了1000多項集成，將AI Agent的能力深度融入企業流程的各個環節。

watsonx Orchestrate不僅為IBM自身及第三方的AI Agent提供多Agent編排服務，還引入了AgentOps理念，實現了對AI Agent從構建、部署到管理的全生命周期管理。這大大提升了企業使用AI Agent的靈活性和效率。客戶可以單獨選用該平臺，也可以與IBM的其他產品配合使用。平臺部署后，IBM Agent以API形式供用戶在手機端或應用端調用，操作簡便。

watsonx Orchestrate充分考慮了不同用戶群體的需求。對于非技術用戶，平臺提供了無代碼工具，使他們無需深厚的編程知識，通過簡單的拖拽、配置操作，即可在極短時間內構建屬于自己的AI Agent。平臺還為合作伙伴提供了低代碼、無代碼及專業代碼等多種構建Agent的工具，滿足了業務用戶、專業開發人員等不同群體的需求。

IBM大中華區科技事業部數據與AI資深技術專家吳敏達進一步解釋了AI Agent與傳統助手的區別。他表示，AI Agent在推理時能夠根據實際情況自主決策，承擔更多實際工作。如今，AI Agent的交互層多為對話形式，旨在打通業務流程與數據。通過自主思考，AI Agent能夠調用工具和其他Agent協同工作，實現業務目標。IBM正在探索將人力資源、銷售、采購等領域的AI Agent相結合，發揮協同效應。

IBM大中華區科技事業部自動化資深技術專家張誠則強調了企業級AI Agent與企業其他功能有效交互的重要性。他指出，當AI Agent上線后，因其本質仍為應用且需調用多種執行操作，所以對全鏈路的監控和治理至關重要。在watsonx Orchestrate平臺中，設有專門的反饋入口，用戶遇到問題時可通過該入口進行反饋，IBM的技術團隊會實時監測并處理問題。

IBM大中華區科技事業部車庫創新團隊負責人張珣則關注了技術如何賦能企業落地，將其轉化為實際價值。他提到，IBM通過結合IBM Watson Assistant、Watson Discovery和大語言模型（如GPT-4），構建了混合AI架構。這一架構優化了知識問答系統，提升了智能客服的專業應答準確性，并利用IBM Foundation Models的多模態技術，從非結構化數據中自動抽取關鍵信息，生成統計報告，為決策者提供自然語言交互的支持。