IBM專家解讀IBM TechXchange 2024：步入AI 智能體的時代

IBM China

2024-12-04 10:17 2106

北京2024年12月3日 /美通社/ -- 今年10 月 21 日至 24 日，IBM TechXchange 2024在美國拉斯維加斯舉行，這是全球開發者和技術愛好者的年度盛會，旨在為全世界的技術專家和業務人員提供針對其行業和專業的實踐學習。大會共有 1700 多項技術活動，吸引了來自全球各地的 5000 名開發人員、技術專家和創新者，共同探索 IBM 的最新創新。為了幫助更多企業級AI技術的愛好者了解此次大會展示的IBM 前瞻技術，IBM中國科技事業部的數據與人工智能資深技術專家吳敏達特撰文做以下分享。

探索 AI 智能體的奇幻世界——IBM TechXchange 2024 精彩掠影

作者：吳敏達
IBM科技事業部數據與人工智能資深技術專家

引言

IBM TechXchange 大會是全球開發者和技術愛好者的年度盛會，為全世界的技術專家和業務人員提供針對其行業和專業的實踐學習。對于開發人員來說，這是一個深入了解 IBM 解決方案核心并保持其技能處于創新前沿的機會，每年在大會上都會推出數十種新產品和新功能。

IBM TechXchange 2024 充滿活力，于 10 月 21 日至 24 日在美國拉斯維加斯舉行，共有 1700 多項技術活動，吸引了來自全球各地的 5000 名開發人員、技術專家和創新者，共同探索 IBM 的最新創新。

今年的 TechXchange新增了開源的專場內容，大會相比去年增加了一倍的注冊人數。本文將帶您回顧這一激動人心的大會，回味難以置信的實踐體驗，走進 IBM 的前瞻性解決方案，共同探索 AI 智能體的奇幻世界。

IBM專家解讀IBM TechXchange 2024：步入AI 智能體的時代

AI 智能體的時代

隨著生成式 AI 的普及，AI 智能體的快速增長以及智能流程自動化的進步，為企業帶來了第三波人工智能助手浪潮。AI 智能體無疑是今年最熱的話題，它是一種能夠感知環境、進行決策和執行動作的智能實體。不同于傳統的人工智能，AI 智能體具備通過獨立思考、調用工具去逐步完成給定目標的能力。AI 智能體被 Gartner 列為2025 年的最重要的戰略技術趨勢，預計到 2028 年，三分之一的企業軟件應用程序將包含 AI 智能體，而目前這一比例還不到百分之一。

TechXchange Conference 2024 最有趣味的是樂高制作比賽，釋放您的創造力！與會者可以將想象力與技術結合起來，創建一個獨特的小人仔和名字來體現您理想的 AI 助手和 AI 智能體。這些由開發人員搭建的最具創新性的樂高小人仔和名字預示著未來企業各種類型和規模的AI 助手和 AI 智能體，賦能企業運行的所有應用和流程。

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助手 Assistant 和智能體 Agent

在實際生活中，明星往往需要一名助手 Assistant 和一個經紀人 Agent。助手根據您的要求為執行任務，他們可能會預訂晚餐、整理郵件并幫助維護您的日程安排。經紀人 Agent 不一樣，夜以繼日地利用自己的專業知識來最大化您的機會和收入，可以按照您的提示進行操作，但往往不需要指示即可完成他們的工作。

AI 助手和 AI 智能體之間的區別類似：助手 Assistant 反應靈敏，可根據您的要求執行任務，比如聊天機器人。智能體 Agent 積極主動，通過任何可用的手段自主工作以實現特定目標。通過生成式 AI，企業可以利用 AI 智能體和 AI 助手優化工作流程、加快日常任務、提高生產力并協助解決問題，改善用戶體驗。

AI 助手為用戶提供交互式支持、處理各種任務和查詢的多功能性，以及根據反饋和對話歷史記錄進行學習或適應的能力。 AI 智能體提供自主操作、專業化和可擴展性，可以獨立于人類用戶同時執行多項任務。

AI智能體和AI助手之間的有效協作充滿潛力，合作的關鍵在于他們的優勢互補：智能體自主執行特定或復雜任務的能力，助手理解用戶并與用戶交互的能力。這種組合可以創建比任何一種類型單獨提供的更強大、更直觀的人工智能解決方案。

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方法和工具

企業在應用 AI 智能體的過程中，首先需要正確的模塊化構建。IBM TechXchange 給出了未來 AI 構建的模塊：

Use cases 應用場景，您希望 AI 幫助您做什么？
Data 強大的數據基礎。
Models 正確的模型，包括性能高、成本效益高的小型 LLM。
Governance 端到端治理，讓您可以滿懷信心地在整個企業中部署 AI。
Assistants 助手，利用生成式 AI 和自動化，讓個人無需具備專業知識即可完成工作。
Agents 智能體，具有更高的自主權，可以學習和采取行動。

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數據部分：watsonx.data 不僅 AI 賦能，而且優化 AI 負載。watsonx.ai 最新將企業工作流添加到 InstructLab 模型對齊中，從而允許使用企業的數據對大模型進行更大程度的自定義。與會的開發人員看到能夠利用 InstructLab 簡化 AI 模型開發流程而深受鼓舞。技術人員和專家通過協作貢獻，來增強大模型的能力，在幾天內快速迭代模型更新，通過較小的專門語言模型來節省成本，統一的體驗使技能可以在多種模型上重復使用。另外，watsonx.ai 新增 AutoAI 的 RAG 功能，根據客戶企業數據和場景自動設計和部署優化，輕松提供可用于生產的基于 RAG 的解決方案。

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模型部分：IBM 建議采用適合的模型，通過企業數據選擇合適的模型，微調出適應業務場景的專業小模型可以極大降低推理成本。在 TechXchange 大會上，IBM 推出 Granite 3.0：專為企業打造的高性能 AI 模型，一是開放，在 Apache 2.0 許可證下開源；二是高性能，專為企業可擴展而設計；三是透明度、安全性和信任的承諾。

治理部分：watsonx.governance 新增評估工作室 Evaluation Studio，可自動執行模型驗證，減少審查 AI 資產的時間和精力，并能夠輕松選擇適合投產的 AI 資產，進行評估并將結果與定量標準進行比較。最新集成 Guardium AI Security ，可以探索整個企業的 AI 模型、數據和應用程序，自動識別未注冊的 AI 部署并觸發適當的操作。了解安全漏洞、錯誤配置和風險指標，與風險、合規統一制定安全策略。

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助手部分："更智能地寫代碼，而不是更難地寫代碼"，TechXchange 大會分享了watsonx Code Assistant 的最新發展及其對開發人員生產力和效率的影響。新一代的 watsonx Code Assistant是通用編程助手，專注于 AI 代碼助手，幫助開發人員跨多種不同的編程語言（包括 Java）進行編程和整個軟件開發生命周期。在 Think 大會上宣布過用于企業 Java 應用程序的 watsonx Code Assistant，現在將其擴展到 Java 之外的其他編程語言，能夠為 C、C++、Go、Java 和 Python 等語言提供通用編碼輔助，并為企業級 Java 應用程序提供高級應用程序現代化功能；專門構建的代碼模型的 Granite 大模型為 watsonx Code Assistant 提供支持。IBM 內部數百個團隊和數千名開發人員每天都在利用 watsonx Code Assistant 進行代碼生成、代碼解釋和測試用例生成。

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智能體三大領域

TechXchange 大會上展示了企業利用 AI 智能體三大領域：

首先，使用開放技術（模型和智能體框架）構建智能體，以便可以在企業需要的地方構建和運行它們。
其次，IBM 將提供一組預先構建的特定業務領域智能體，以加速人力資源、軟件開發等關鍵領域的企業價值創造。
最后，為了完成更復雜的企業任務，這些智能體必須協同工作，以加速企業的多智能體資源協調需求。

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watsonx.ai 新發布 Agent Builder 使用直觀的可視化界面構建和部署智能體服務，加速開發生命周期，為開發人員提供簡單、低代碼的體驗，以快速構建和部署自定義智能體，實時快速測試和調試，作為 API 端點進行一鍵部署。

watsonx Orchestrate 提供支持的預構建業務域智能體，通過預先構建的、由業務邏輯和業務域驅動設計提供支持的業務 AI 智能體快速開始使用。例如 watsonx 人力資源 HR 智能體可以快速部署 AI 業務域智能體，將員工和人力資源專員從耗時、重復的任務中解放出來。IBM 內部 AskHR 現已經發展處理 94% 的員工查詢，每年為人力資源部門解決約 1010 萬次互動。每年可節省超過 500 萬美元的成本，并為管理人員節省 50000 小時。

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TechXchange 還介紹了 IBM 多智能體資源協調器 MARC 的最新進展：用于組織、管理和組合多個智能體。當擴大企業中智能體使用范圍時，智能體的編排能力，即在一個地方協調所有智能體變得非常重要，控制智能體的溝通方式可能是網絡的、分層的、主管的或自定義的。

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總結

我們正經歷著技術變革，助手、智能體和超級自動化正在共同推動企業生產力的發展，新一代 AI 將顛覆和重建企業運行的每個應用程序和流程。但如果不利用現有投資，它就無法做到這一點。從 watsonx.data 數據基礎，到 Granite 大模型，再到 watsonx.governance 以及 AI 助手和 AI 智能體，IBM 擁有帶著企業現有資產邁向 AI 下一階段所需的構建方法和工具。TechXchange 大會上展示了多個 AI 助手和智能體賦能企業現有資產：

Process Mining Assistant以自然語言提出問題并從流程數據中立即獲得見解。
Content Assistant 總結并從文檔中提取關鍵數據，可以快速輕松地提出有關內容的問題并獲得答案。
Decisions Assistant 使用戶能夠進行智能決策。
Workflow Assistant 使用自然語言啟動流程、處理案例和完成任務。
DataStage Assistant 通過自然語言集成構建轉換流程、配置連接和瀏覽文檔。
Planning Analytics Assistant 使用自然語言快速訪問、管理數據并根據數據采取行動。創建易于理解的內容、發現隱藏的趨勢并更準確地進行預測。。
Metadata Assistant 根據語義含義和上下文分配術語，自動生成具有上下文的有意義的列名稱和描述，加速數據管理。
Database Assistant 為管理員提供 AI 生成的故障排除建議，數據庫助手減少停機時間。

展望未來：2025 年 IBM TechXchange計劃將于 2025年10 月 6 日至 9 日在美國佛羅里達州的奧蘭多舉行！明年的會議規模將擴大一倍，會提供更多內容、更激動人心的實踐學習的機會，以及不容錯過的新合作！

不要等待：您不必等到明年才能更深入地了解 IBM 的技術生態系統，歡迎加入中國地區定期的 TechXchange 開發者活動，與我們一起為技術的未來制定方向！（完）

作者簡介：吳敏達是 The Open Group 卓越級技術專家（Distinguished Technical Specialist），同時擁有計算機技術與軟件專業系統架構設計師技術資格。他現在是 IBM 科技事業部數據與人工智能資深技術專家，擁有 20 多年數據分析軟件相關技術經驗，是 IBM 認證的大數據架構師和 Watson 開發者，專長是大數據、人工智能等領域。他是 IBM Developer 的大師級作者，已經發表了 40 余篇技術文章和教程。現從事大數據、人工智能相關技術支持和架構設計工作。