AI Agent 的核心观点 - 业界对 AI Agent 的最大误解是认为它能解决所有问题，实际上 AI 并非万能，需回归业务场景验证价值 [1][2] - AI Agent 的规模化应用拐点已至，但需避免过度神化技术，重点在于解决企业核心业务问题 [1][28] - 企业级 AI 的本质是业务重构而非炫技，需结合全栈技术、行业 Know-How 和开放生态实现可量化成果 [30] AI Agent 的技术特性 - 区别于传统 AI 助手，AI Agent 能自主规划任务路径、调用多系统资源并动态优化策略 [4] - "假智能体"可通过算力需求识别：真 Agent 需持续消耗算力自主运行，传统自动化工具仅需低算力 CPU [4] - IBM 内部 AskIBM 平台展示 Agent 能力，可自动路由员工查询至 HR、IT 等垂直领域智能体实现全流程自动化 [4] 规模化挑战与解决方案 - 企业规模化应用 AI Agent 面临三大难题：异构系统连接、高 ROI 场景选择、全生命周期管理 [5][6] - watsonx Orchestrate 的三层架构： - 开箱即用垂域智能体（HR、销售、采购智能体，6 月上线）可解决 90% 标准化问题 [8] - 多智能体编排支持跨智能体协作，如销售→市场→客服智能体自动串联 [9] - 开放生态集成 80+ 企业应用（Salesforce、SAP 等），避免重复开发接口 [10] 数据准备与治理 - AI Agent 依赖高质量数据，企业需评估数据可用性及实际作用，90% 非结构化数据未被充分利用 [12] - watsonx.data 通过语义层整合结构化和非结构化数据，自然语言查询准确率高于 RAG 技术 [14][17] - 数据治理工具 watsonx.data intelligence 统一管控多访问方式权限，封装 API/向量数据库供 Agent 实时调用 [18] 流程自动化与集成 - 企业平均上千个异构系统需与 AI Agent 打通，Hybrid Integration 提供跨平台集成能力解决"次元壁"问题 [22][23] - AgentOps 实现全链路可视化运维，Instana 工具实时监控响应延迟并自动扩容 [24] - 27% 云计算浪费可通过自动化平台优化，IBM 收购 HashiCorp 强化基础设施生命周期管理 [26] 业务落地策略 - 企业需分阶段迭代验证 AI Agent ROI，30 天 POC 周期内每周调整方案，优先选择研发/生产/供应链/财务等高价值场景 [29] - 制造业案例显示，IBM 内部已验证 HR、财务、采购智能体的高 ROI，可作为企业模板 [29] - 完备 IT 基础设施是 AI 落地前提，企业需先补齐基础能力再寻找场景痛点 [28][30]