文章核心观点 - IBM与Oracle深化合作，在Oracle Fusion Applications AI Agent Marketplace上推出三款新的AI代理，旨在帮助客户提升运营效率[1] - IBM计划基于其watsonx Orchestrate平台，为Oracle客户开发面向人力资源和供应链的补充性AI代理[1] - 此次合作结合了两家公司在企业级AI和业务转型方面的专业知识，旨在推动客户采用代理AI作为创新和竞争优势的驱动力[1] 新产品发布 - 三款新的AI代理均使用Oracle AI Agent Studio构建，并经过Oracle验证，可在Oracle AI Agent Marketplace获取[1] - 公司间协议代理：自动化公司间协议的审查流程[5] - 智能销售订单录入代理：通过生成订单到收款流程所需的相关数据，帮助简化销售订单创建过程[5] - 请购到合同代理：处理将采购申请转换为合同采购订单的复杂工作流程[5] 技术基础与平台整合 - 新的AI代理建立在IBM的企业级AI解决方案watsonx Orchestrate之上，该方案用于开发、部署和管理AI代理[2] - watsonx Orchestrate运行在Red Hat OpenShift AI基础之上，提供多代理方法，旨在与Oracle AI Agent Studio和Marketplace中嵌入的广泛AI产品协同工作[2] - 该平台还充当多代理监督者，可以协调跨Oracle和非Oracle应用程序及数据源的代理[2] 未来合作与扩展计划 - IBM计划很快发布新的供应链和人力资源代理，以扩展围绕Oracle Fusion Applications的生态系统[1] - Oracle计划通过其Oracle Cloud Infrastructure Data Science的AI Quick Actions，很快提供IBM的Granite 4.0系列AI模型[2] - 双方的合作关系通过IBM商业价值研究院与Oracle在Oracle AI World上联合发布的研究报告得到进一步体现[3] 公司背景与市场定位 - IBM是全球混合云和AI以及咨询服务的领先提供商，业务遍及超过175个国家，帮助客户从数据中获取洞察、简化业务流程并降低成本[4][6] - 数千家关键基础设施领域（如金融服务、电信和医疗保健）的政府和公司实体依赖IBM的混合云平台和Red Hat OpenShift进行数字化转型[6] - Oracle的合作伙伴计划经过新增强化，为合作伙伴提供选择和灵活性，包含多个项目路径以及一系列基础福利，涵盖培训、市场推广协作、技术加速器和成功支持[7]

Strategic alliance combines IBM AI Orchestration with S&P Global data to transform supply chain, procurement, finance and insurance , /PRNewswire/ -- S&P Global (NYSE: SPGI) and IBM (NYSE: IBM) today announced they are partnering to embed IBM's watsonx Orchestrate agentic framework into S&P Global's suite of offerings, starting with supply chain management. This collaboration aims to equip businesses with AI-powered tools to help tackle some of the biggest challenges in today's global supply chain. The new ...

AI行业趋势 - 红杉资本合伙人Pat Grady认为AI下一阶段的核心是"卖收益"而非工具，OpenAI CEO和谷歌首席科学家均认同这一"万亿美元机会"的观点[2] - 英伟达研究主管Jim Fan提出具身智能时代的关键指标是"机器人通过物理图灵测试时，收益=自动化的现金流"[2] - IBM CEO指出当前AI需聚焦四大层面：智能体、数据、集成、基础设施[2] 企业AI落地关键 - 企业AI落地的三大核心问题：高质量数据获取、数据应用效率、数据价值转化，其中数据被视作"核心生产力"[3] - 制造业中AI与传统自动化设备（如流水线、机械臂）的融合成为技术发展关键点，视觉识别技术已实现零部件自动检测（提升效率与准确度）和操作流程监控（降低事故率）[3][4] - 企业级智能体需满足三大要求：实际场景有效性、技术复用性、可量化ROI[5] 智能体市场动态 - OpenAI推出o3/o4-mini推理模型，预测2029年AI Agent营收将超ChatGPT，2030年总营收达1740亿美元[6] - 头部厂商加速布局：阿里"心流"智能体公测、百度发布"心响"超级智能体、联想推出三大超级智能体矩阵[6][7] - IBM发布企业级智能体解决方案watsonx Orchestrate，预集成80+企业应用，支持多智能体协同及现有IT资产整合[7] 垂直领域应用案例 - IBM AskHR智能助手处理94%的HR问询，降低40%运营成本，同时推出HR/代码/维修等垂直场景智能体[8][10] - 车企案例显示AI从维修部门（构建知识库）向客服/财务/HR/销售部门复用的路径，验证ROI后大规模部署[12] - 研发领域通过watsonx Code Assistant提升代码开发效率，生成式AI构建专属知识库加速研发流程[10][11] 技术实施差异 - 企业级智能体与C端产品的核心差异：需杜绝"幻觉"，依赖专有数据训练而非大参数模型[8] - 制造业数据质量分层明显，ERP系统数据质量优于其他系统，直接影响智能体落地难度[9] - 实施方法论强调"从点及面"：选择细分场景POC验证，再规模化复制[12]