各位奋斗在科技前沿和商业战场的朋友们！
最近AI圈什么最火？那必须是AI智能体（AI Agents）！我刚从一个行业大会的分享会溜出来，那场面，简直是人山人海，好多人都只能站着听。这足以说明AI智能体的热度有多高了。
但是，冷静下来想想，对于咱们这些企业决策者或者团队负责人来说，面对这股汹涌而来的AI智能体浪潮，心里总会嘀咕：这玩意儿到底该怎么用？怎么才能确保我们是“正确打开”，而不是“搞砸了”或者“完美错过”？ 毕竟，谁不想借着这股风，让自家企业的生产力噌噌往上涨，达到一个过去想都不敢想的新高度呢？
今天，咱们就来深入聊聊这个话题。
最近在一个重要的行业峰会上，我有机会和一些顶尖的AI专家交流，其中就包括来自Watson X产品管理团队的资深负责人。Watson X是什么？简单来说，它既是一个帮助企业定制化AI解决方案的平台，同时IBM自身也在用AI技术来优化和赋能旗下的众多产品和服务，比如智能环境套件、代码助手等等。他们可不只是“鼓吹”AI，更是实实在在地在“用”AI。
市场虽然还在对AI智能体进行各种实验，追求那种“哇塞”的惊艳效果，但IBM这样的公司思考的是如何让这些技术真正在企业中“落地生根”，并且能够“规模化”应用。
企业在把AI智能体推向实际生产应用的过程中，会发现这条路可不是一帆风顺的，挑战不少，而且这些挑战在AI智能体这里还被放大了。
首当其冲的就是“负责任的AI实施”。 我们都知道，现在的大语言模型（LLM）本身就有一些局限性，而AI智能体是基于LLM构建的，自然也继承了这些问题。更关键的是，AI智能体被设计出来就是要“采取行动”的——它们能访问数据、解读代码、连接外部服务。你想想，如果设计不当，数据泄露的风险是不是就来了？所以，确保AI智能体行为的透明度和可追溯性，就成了重中之重。 “可观察性”是第一个大挑战。
第二个大挑战是“优化”。 谁都喜欢功能强大、能力超群的模型，但现实是，模型越大，通常也意味着需要更多的计算资源，这直接转化为更高的成本、更长的响应延迟，甚至更大的碳足迹和能源消耗。所以，业界的一个趋势是，越来越多的人开始转向使用更小、更专注的LLM，并用企业自己的专有数据进行微调，以便在特定场景下以更低的成本获得所需的性能。 AI智能体因为具备高级的规划、推理能力，并且在运行时可能涉及到多个步骤的链式思考和扩展，对计算资源的需求会进一步放大成本和性能优化的压力。
那么，企业到底该从何入手呢？Miriam博士她们团队的思路是，关注AI智能体的整个生命周期管理——从构建、部署到持续监控其表现。 这三步听起来简单，但每一步都改进了不少。
如果非要挑一个企业领导者首先要关注的领域，Miriam博士出人意料地选了中间的“部署”环节。她说，企业开发者平均要花费大约18个小时来部署和扩展一个生成式AI应用。18个小时！这时间都能做好多事了。IBM的目标是把这个时间缩短到几秒钟或者几分钟。想象一下，一键部署、高可用性、自动负载均衡、精细的访问权限控制……这些都是让AI智能体能真正快速、安全地在企业中跑起来的关键。
好了，技术细节说了一些，我们再回到那个核心问题：企业如何才能既不错过AI智能体带来的巨大潜力，又不至于在实践中“搞砸”呢？
专家的建议非常实在：
- 始终从你要解决的“问题”出发，而不是“我有个AI智能体，我能用它来干嘛？” 当你明确了问题，你才知道你对AI智能体的期望是什么，技术能不能满足。如果技术能满足，太棒了！如果不能，你也可以考虑用现有的内部方案或其他方式来弥补。
- 评估你业务场景的“风险等级”。 有些场景，比如用AI智能体推荐个晚饭菜单，错了也就错了，无伤大雅。但有些高风险的场景，比如金融、保险等受到严格监管的行业，就必须确保有“人工审核”环节，并且要能清晰地追踪AI智能体的决策过程，以备审计。
- 着眼于未来，考虑行业法规和“负责任的AI实施”。 今天没问题，不代表明天也没问题。
AI智能体的出现，毫无疑问正在改变我们的工作方式。我听说一项针对上千名开发者的调研显示，大部分开发者已经在日常工作中使用AI辅助编码，平均每天能节省1-2个小时。想想看，这多出来的时间能创造多少价值！这不仅仅是开发者，我们每个人都能从中受益，把精力解放出来去做更有创造性、更有价值的工作。Miriam博士甚至提到，她团队的产品经理们现在都在尝试自己动手编码，快速做出功能原型来展示和验证新功能的想法。这在以前是很难想象的！
那么，企业应该从哪些方面入手，去发掘AI智能体节省时间、提升效率的潜力呢？
- 首先，看看现有大语言模型（LLM）的成熟应用场景。 比如，基于知识库的问答、客户服务、代码或内容的自动生成、信息分类、信息提取、文本摘要等等。你业务中任何涉及这些工作的地方，都可以考虑用AI来提速。
- 然后，发挥AI智能体的威力，将这些能力“融合”并扩展到企业的每一个角落。 通过“函数调用”和“工具调用”等技术，AI智能体甚至可以将这些先进的AI能力与你企业中那些传统的、甚至有些“老旧”的系统连接起来。这才是AI智能体真正令人兴奋的潜力所在！
- 专注于那些可以被AI智能体自动化的“工作流程”。 如果能，大胆去尝试；如果感觉还需要探索和观察市场如何发展，那就先构建自己的小型实验，看看效果。
聊了这么多，如果让我总结一条最重要的建议给各位企业决策者，那就是来自Miriam博士的忠告：“了解你的底线和边界（Know your limits and lines）。”
这是什么意思呢？
- “了解底线” 是指，你要清楚地知道，在你的业务场景中，有哪些风险是绝对不能触碰和牺牲的。理解了这些风险，你才能有一个清晰的视角去评估技术，以及如何划定AI智能体的使用范围。
- “了解边界” 则是说，不要因为害怕风险就故步自封，限制你的员工去探索和尝试。对新技术闭上眼睛并不能让问题消失，反而会让你坐失良机。正确的做法是，积极去了解如何规避这些风险，向行业专家请教，建立清晰的指导方针，让你的员工可以安全、合规地使用这些强大的新工具。信任你的团队，赋能他们，让他们和AI一起进步。
AI智能体的时代已经拉开序幕。它既带来了前所未有的机遇，也伴随着需要我们审慎对待的挑战。关键在于，企业需要以清醒的头脑，从实际问题出发，负责任地拥抱这项新技术，才能真正从中受益，而不是被浪潮吞没，或是在岸边错失良机。