业界对 Agent 的最大误解：它能解决所有问题

主要观点总结

本文主要介绍了IBM推出的AI智能体解决方案watsonx Orchestrate，强调AI Agent在企业应用中的关键点和挑战，包括识别真假智能体、构建AI Agent的流程、数据的重要性、自动化流程的实现等。同时，文章还讨论了企业如何精准把握业务需求，让内部构建的AI智能体更具针对性、高价值并持续优化。

关键观点总结

关键观点1: IBM强调AI Agent在企业应用中的关键点是识别真假智能体，数据的重要性以及自动化流程的实现。

吴敏达表示可以通过算力需求来识别假智能体，同时强调数据在AI Agent完成任务中的重要性，没有高质量的数据或者无法使用数据会限制AI应用的效果。另外，企业需要实现自动化流程才能充分发挥AI Agent的价值。

关键观点2: IBM推出AI智能体解决方案watsonx Orchestrate，支持企业在短时间内构建自己的AI Agent。

通过统一的入口AskIBM，IBM内部也正在使用AI Agent为员工赋能。此外，该解决方案提供预构建、开箱即用的专业领域智能体矩阵，包括人力资源智能体、销售智能体和采购智能体等。

关键观点3: IBM强调了企业构建AI Agent所面临的挑战以及应对方式。

包括智能体开发背后涉及不同框架、不同应用、不同厂商的对接问题，企业如何找到高ROI和合适的场景，以及Agent从构建、生产到运维的全生命周期管理等问题。IBM提出了通过完整的云上、云下跨平台的集成能力来解决这些问题。

关键观点4: IBM强调企业级AI的本质不在于炫技，而是业务重构。

企业需要认清再炫酷的技术也解决不了业务本质的问题，必须快速补齐IT基础设施能力，才能搭上AI这趟快车。

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