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企业AI在2025年从实验转变为实施，部署正在从AI助手演变为AI代理。
这是IBM认为2025 COnpertine，今天正在进行。在活动中，IBM``宣布新企业AI服务的广泛列表，以及对现有技术的增强，以帮助将更多的企业AI努力转移到现实世界中。IBM更新的核心是其一系列更新WATSONX平台这是在2023年Think 2023中首次宣布的。在Think 2024活动中，最大的主题是介绍编排以及帮助企业建立自己的AI助手的能力。在2025年，AI助手是桌面赌注，整个行业的对话都是如何从代理AI中构建，使用和受益的。
IBM宣布了一系列代理AI功能，包括：
- AI代理目录：用于预建代理的集中式发现中心。
- 代理连接：针对第三方开发人员将代理商与Watsonx编排融合的合作伙伴计划。
- 域特异性代理模板用于销售，采购和人力资源。
- 无代理构建器对于没有技术专业知识的企业用户。
- 代理开发工具包对于开发人员。
- 多代理编排具有代理到代理协作功能。
- 代理商行动（在私人预览中）提供遥测和可观察性。
IBM的基本目标是帮助企业弥合实验，现实部署和业务福利之间的差距。
IBM首席执行官Arvind Krishna在与新闻和分析师的简报中说，在接下来的几年中，我们预计将使用生成AI构建的十亿多个新应用程序。AI是可以在生产力，成本节省和收入扩展的交汇处达到的独特技术之一。
企业AI挑战：如何获得真正的投资回报率
尽管对AI的炒作和兴趣不乏，但这并不是对与底线有关的企业的真正差异。
IBM赞助的研究表明，企业只能获得大约25％的时间的投资回报（ROI）。克里希纳指出，有几个因素会影响ROI。它们包括访问企业数据，不同应用程序的孤立性质以及混合基础架构的挑战。
克里希纳说，每个人都在加倍AI投资。”过去12个月中唯一的变化是，人们正在停止实验，并非常关注企业的价值。
从AI实验到企业生产
IBM公告的核心是确认组织正在从孤立的AI实验转变为需要企业级功能的协调部署策略。
``我们试图弥合今天的差距，这是企业级部署的数千个实验，这些实验需要我们对任务关键应用程序的要求相同的安全治理和标准，ibm rititika gunnar，IBM总经理数据和AI在IBM上告诉VentureBeat。
IBM Watsonx编排平台的演变反映了AI技术的更广泛的成熟度。该平台最初是由IBM于2023年宣布的，主要是帮助与AI助理和自动化建立和合作的一种方式。2024年，随着代理AI首次开始成为主流，IBM开始添加代理功能，并与包括Crew AI在内的多个供应商合作。
借助IBM的新代理AI组件，该方向现在有助于启用多代理协作和工作流程。这超越了建立和部署代理的能力，无法真正弄清企业如何从代理商中产生ROI。
Gunnar说，我们真的认为，我们进入了一个真正的智力体系时代。”因为现在我们整合可以为您做事的AI，这是一个很大的差异。”
启用企业代理AI的技术和协议
该行业不乏帮助实现代理AI的尝试。
Langchain 是一个广泛使用的平台，用于构建和运行代理，也是Cisco和Galileo与Agntcy开放式AI II的更广泛努力的一部分。当涉及代理到代理通信时，Google宣布Agent2agent在四月。然后，当然有模型上下文协议（MCP），它已经成为将代理AI工具连接到服务的事实上的标准。
Gunnar解释说，IBM将自己的技术用于多代理编排作品。她指出，代理如何一起工作至关重要，这是IBM的差异。也就是说，她还强调IBM试图采取开放态度。这意味着企业可以使用IBM的工具（例如Beeai）或其他供应商（包括机组人赛AI或Langchain）的工具来建造代理商，并且它们仍将与Watsonx Surtestrate合作。
IBM也正在启用和支持MCP。根据Gunnar的说法，IBM通过使具有MCP接口的工具轻松自动出现并在Watsonx编排中可用来支持MCP。具体来说，如果具有MCP接口的工具，则将自动用于Watsonx编排。
她说，我们的目标是开放。我们希望您整合您的代理商，而不管您建造的任何框架是什么。
解决企业问题：安全，治理和合规性
作为确保代理AI已准备好企业使用的一部分，有必要确保信任和合规性。
这也是IBM推动的关键部分。Gunnar解释说，IBM将护栏和治理直接建立在Watsonx Portfolio中。
她说：````她将LLM治理的能力扩展到了代理技术中。”就像我们对LLM的评估一样，您需要能够评估它对代理的响应意味着什么。”
IBM还将其传统的机器学习评估指标扩展到代理技术。Gunnar说，IBM对大型语言模型进行了100多种不同的指标，现在它正在推断并扩展到代理技术。
现实世界的影响
代理AI已经对许多组织产生现实影响。
IBM正在使用自己的代理AI来帮助改善自己的流程。Gunnar指出，使用自己的人力资源代理，IBM的Simple至复杂请求中有94％由人力资源代理人回答。对于采购任务，IBM对自己的代理工作流程的使用有助于将采购时间减少到70％。
公司合作伙伴是另一个已经从IBM的代理AI方法中受益的大型组织。例如，恩斯特（Ernst＆Young）正在使用IBM的代理AI为其自己的客户建立税收平台。
这对企业意味着什么
对于希望领导AI部署方向的企业，IBM的代理AI方向提供了从实验到部署的蓝图。
简单地建立代理是不够的。如果IBM的首席执行官是正确的，那么未来将涉及成千上万的代理商从事企业任务。组织将从许多不同来源建立和消费代理和代理服务，例如MCP。
IT领导者应根据四个关键因素评估平台：
- 与现有企业系统的集成功能。
- 合规和安全的代理行为的治理机制。
- 代理自主权和可预测结果之间的平衡。
- 代理部署的ROI测量功能。
现在，企业有责任考虑代理商将如何共同努力，如何安全和管理。IBM的代理AI生态系统将吸引其企业客户，并与其他代理AI系统连接开放，这意味着组织希望不会创建另一个孤岛。
