作者：翟峰

IBM 大中華區技術銷售總經理、首席技術官

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。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。

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。

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 治理和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。該平臺已實現與 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”。

在今天開幕的 Think 大會上，IBM 將發布助力企業級 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。

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。

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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