几年前，大多数企业人工智能工具都是为了帮助用户完成严格的、基于规则的流程而设计的。他们的目的很明确，但有限：帮助用户检索信息或完成预定义的任务。但是，大型语言模型 (LLM) 和编排框架的快速演变已将企业人工智能模式从被动辅助转变为自主执行。
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在今年早些时候的IBM TechXchange活动中，我们有机会亲身探索这种转变——特别是通过 Watsonx Orchestrate 是 IBM 的代理平台，旨在从静态助手转向可以代表用户推理、行动和调整的智能代理。

从援助到自治

让我们从描述企业 AI 演变的简单但强大的框架开始：

• 告诉我 -提供信息或静态指导

• 给我看 — 演示任务或解释如何完成。

• 为我做 — 自主执行任务
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Watsonx Orchestrate 坚定地扎根于第三个类别。它建立在自然语言处理、工具集成和人工智能驱动的计划基础上，允许用户端到端地委派任务——从意图过渡到执行，只需最少的人工干预。

援助与代理

最重要的澄清之一是区分 助理们 和 代理人:

• 助手 使用 LLM 来解释用户查询并提供有用的回复，通常依赖于预先编码的逻辑或确定性流程。

• 代理人 走得更远。他们可以推理问题，决定行动计划，在多个工具或系统上执行，并根据反馈调整方法。
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真正的代理通过 计划 -> 执行 -> 反思 循环。它们不仅是被动的——它们是自导的、迭代的，并且能够与人类和其他代理协作。

连接代理

当今企业 AI 环境中的一个关键挑战是 解体。组织通常会部署多个副驾驶——一个用于代码，另一个用于文档，另一个用于服务票据——但这些系统通常是孤立运行的。结果是工作流程脱节、工作重复以及自动化潜力未得到充分利用。
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Watsonx Orchestrate 通过充当中央编排层来解决这个问题。它将人员、工具、API 和 AI 代理集成到一个能够管理更复杂的端到端任务的统一系统中。

更重要的是，它专为灵活性而构建。组织可以：

• 利用 IBM 的预建代理。

• 集成第三方工具。

• 使用 IBM 的 AgentOps 框架构建自定义代理
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无论您是低代码构建者还是经验丰富的开发人员，该平台都旨在满足团队所在位置的需求，并随着需求的变化进行扩展。

现实世界中的应用程序

TechXchange的与会者还有机会亲身体验Orchestrate，听取 “零号客户”（IBM的内部人力资源和IT团队）的心声，他们坦率地介绍了代理自动化如何改变了他们自己的工作流程。IBM分享了几个有影响力的用例，展示了Watsonx Orchestrate如何已经取得了成果。

向 HR 提问

在内部，IBM 使用 Orchestrate 来支持员工服务管理等功能。他们创建了一个AskHR助手，现在可以自主解决很大一部分员工询问——简化了常见任务，提高了响应质量，让人力资源专业人员腾出时间专注于更高价值的工作。

NHS 合作：减少候补名单瓶颈

在英国，IBM的客户工程团队与国家卫生服务局（NHS）合作，自动筛选患者候补名单。通过使用生成式人工智能来总结数千封患者转诊信，该团队得以显著减少手动工作量并加快决策——这是医疗保健环境中的一项关键优势。
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这些并不是微不足道的改进。IBM 报告说：

• 一个 40% 将 AI 集成到工作流程中后，任务质量会得到改善

• 结束了 3.5 亿美元 由于内部使用 Watsonx Orchestrate，生产率的提高

切断噪音

IBM 提醒与会者注意的一个术语是 “代理清洗”，这是供应商在不符合标准的情况下将基本的人工智能产品标记为 “代理” 的增长趋势。并非每个返回智能响应的系统都有资格。
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根据 IBM 公司，真正的人工智能代理应该是：

• 自治 — 能够做出独立的决定。

• 工具的使用 — 能够与 API、数据库或外部服务进行交互。

• 协作 — 专为与其他特工和人类配合使用而设计。

• 反光的 — 能够评估自己的行动并修改计划。
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严格性很重要，对于评估人工智能解决方案成熟度和能力的企业买家来说尤其如此。

单代理与多代理架构

探讨的另一个关键区别是单代理和多代理系统之间的区别，IBM认为Watsonx Orchestrate在这一领域与许多其他企业产品区别开来

• 单代理系统 能够自主完成任务，但通常依赖于集中控制回路。这些代理可以端到端地处理工作流程，但其功能受到设计范围和跨不同领域推理能力的限制

• 多代理系统另一方面，引入模块化和专业化。在这种设置中，代理的设计具有不同的角色或专业领域，他们通过委派子任务、共享上下文和反复完善输出来进行协作。
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IBM强调说，当今市场上的许多 “代理式” 产品实际上都是单代理包装器——本质上是基于LLM的助手，上面有任务自动化。相比之下，Watsonx Orchestrate从一开始就是为多代理编排而构建的。
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这种架构选择具有多种优势：

• 可扩展性 — 代理可以并行运行，每个代理处理工作流程的离散部分。

• 弹性 — 如果一个代理遇到不确定性，其他代理人可以通过验证或补充推理介入。

• 域名可扩展性 — 无需重建整个管道即可添加带有专业工具的新代理。
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这种代理、工具和人员之间的分布式协作标志着整个 AI 系统的架构和部署方式发生了重大变化。

展望未来

到2028年，IBM预测将占总量的三分之一 GenAI 交互将完全自主，不需要 人类在循环 (HITL)。这一愿景正在迅速接近现实。
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但是，IBM强调指出，人为监督仍然至关重要。虽然目标是自治，但 Orchestrate 支持 HITL 配置可确保信任、可审计性和负责任的执行，尤其是在高风险或合规要求较高的环境中。
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本次会议的关键要点是：企业人工智能的未来不仅限于助手帮助人类。这是关于代理人相互协作，由人员进行监督，而不是对每一个步骤进行微观管理。

对于探索如何应对这种转变的组织，watsonx Orchestrate提供了一个务实而雄心勃勃的平台。对于那些想从技术上更深入地了解这些系统的运行原理的人，我们建议您阅读我们之前的博客 “人工智能能做什么？”— 对代理人工智能的架构和前景进行了基础研究。
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这些工具和见解共同代表的不仅仅是渐进的变化，它们预示着企业自动化的下一个时代。