Всяка седмица оперативните екипи губят часове в координиране на задачи между несвързани инструменти.
След като наблюдавах трима анализатори на веригата за доставки да съгласуват ръчно данни от шест различни платформи, започнах да проследявам колко време се губи в рутинни предавания.
Новите възможности на IBM Agent AI обещават да спестят тези часове, като позволяват на автономни агенти да се занимават с координацията.
Това ръководство ви запознава с това, което IBM всъщност предлага, как работи и дали се вписва във вашата система.
Ключови изводи
- Agentic AI на IBM автоматизира работните процеси с координация между множество агенти, съобразена с контекста.
- AgentOps прилага политиките и наблюдава поведението на агентите в реално време.
- Предварително създадените конектори намаляват времето за интеграция между старите и съвременните системи.
IBM предлага ли Agentic AI?
IBM представи всеобхватни възможности на agentic AI през октомври 2025 г. на конференцията TechXchange, позиционирайки watsonx Orchestrate като централен елемент на своята стратегия за автономно предприятие.
Платформата обединява над 500 предварително създадени инструмента и специфични за домейна агенти от IBM и партньори от трети страни.
За разлика от едноцелевите скриптове за автоматизация, Orchestrate включва AgentOps, вграден слой за наблюдение и управление, който осигурява наблюдение в реално време и прилагане на политики, за да гарантира, че агентите работят надеждно и сигурно.
IBM представя този продукт като преход от автоматизация на задачите към истинска автономност, при която агентите вземат решения в зависимост от контекста и изпълняват многоетапни работни процеси без постоянен човешки надзор.
Как всъщност работи?
Watsonx Orchestrate функционира като координационен център, който свързва вашите източници на данни, бизнес логика и AI модели в автономни работни процеси.
Когато потребител или система задейства задача, Orchestrate я препраща към подходящия агент, който интерпретира заявката, използвайки разбиране на естествен език, извлича необходимия контекст от свързаните приложения, изпълнява необходимите действия и връща структурирани резултати.
Платформата поддържа както задачи с един агент, така и координация на няколко агента, при която няколко специализирани агента си сътрудничат, за да изпълнят сложни процеси като оферта-плащане или сортиране на инциденти.
Основни компоненти и техните функции
| Компонент | Бизнес функция |
|---|---|
| AgentOps | Мониторинг в реално време, одитни следи, прилагане на политики |
| Интеграция с Langflow | Агентски конструктор без кодиране, с функция „плъзгане и пускане”, за хора, които не са разработчици |
| Комплект за разработка на агенти | Python/OpenAPI SDK за създаване на персонализирани агенти |
| Мрежова интелигентност | Автономно откриване и разрешаване на аномалии в телекомуникационните мрежи |
| Granite LLMs | Основополагащите модели на IBM, които захранват разсъжденията на агентите |
Тази модулна архитектура ви позволява да започнете с предварително създадени агенти за обичайни задачи, а след това да разширите платформата с персонализирана логика, като се развиват вашите нужди.
Управленският слой работи паралелно, като сигнализира за нарушения на политиките или неочаквано поведение, преди то да достигне производствените системи.
Как изглежда това на практика?
Средно голям търговец на дребно внедри агенти Orchestrate, за да се справи с контактите с кандидатите за 1900 магазина. Преди автоматизацията мениджърите на франчайза прекарваха три часа седмично в ръчно филтриране на кандидатите, изготвяне на имейли и планиране на интервюта.
Агентът вече анализира автобиографии, проверява наличността, изготвя персонализирани съобщения и записва интервюта директно в календарите. Целият процес отнема по-малко от три минути.
Този работен процес отразява моделите на пазара на агентно AI, където ранните потребители дават приоритет на бързите резултати в добре дефинирани процеси, преди да се заемат с цялостна автоматизация.
Основната разлика се състои в начина, по който конкурентите се справят с управлението и дълбочината на интеграцията.
Какво отличава IBM?
IBM внася десетилетия опит в корпоративната архитектура в агентното AI, което се проявява в акцента върху управлението, сигурността и съвместимостта с мейнфрейм.
Докато по-новите участници на пазара се фокусират върху скоростта и лекотата на внедряване, IBM е проектирала Orchestrate за организации, които се нуждаят от пълни одитни следи, ускорители за съответствие и възможност за директно свързване на агенти към по-стари системи като IBM Z.
Отворената рамка Agent Connect на платформата позволява на разработчиците да включват външни AI инструменти или персонализирани агенти, използвайки стандартни API, като по този начин се избягва зависимостта от един доставчик и се запазва централизираната наблюдаемост.
Основни предимства и компромиси
- AgentOps осигурява прозрачност на жизнения цикъл, която отговаря на изискванията за одит в регулираните индустрии.
- Агентите, разработени за мейнфрейм, могат да изпълняват транзакции на IBM Z системи без мидълуер.
- Сложността на първоначалната настройка може да забави внедряването в сравнение с леките SaaS алтернативи.
- Цената варира в зависимост от броя на агентите, което може да стане скъпо при големи обеми.
Стабилността на платформата е привлекателна за предприятия, които дават приоритет на надеждността и съответствието пред бързото експериментиране.
Разбирането на тези отличителни характеристики поставя основата за оценка на това как Orchestrate се вписва във вашата съществуваща технологична среда.
Интеграция и съвместимост с екосистемата
Watsonx Orchestrate свързва вашите текущи приложения, без да ги замества.
Платформата се доставя с вградени интеграции за Salesforce, Microsoft 365, Workday, SAP и стотици други корпоративни инструменти, което позволява на агентите да четат данни, да задействат действия и да актуализират записи в цялата ви система без да се налага да работят с персонализирани API.
| Платформа/Партньор | Тип интеграция |
|---|---|
| Salesforce | Предварително създаден CRM конектор с двупосочна синхронизация |
| Microsoft 365 | Комуникация с агенти в Native Teams/Outlook |
| SAP | Модули за веригата на доставки и агенти за снабдяване |
| IBM Sterling | Управление на поръчки и оптимизация на запасите |
| Coupa | Анализ на разходите и автономни агенти за снабдяване |
За организации, зависими от мейнфрейм, слоят Model Context Protocol свързва агентите с Db2, CICS и IMS среди, позволявайки автоматизация на основната бизнес логика, която преди това изискваше специализиран достъп на разработчици.
Каталогът на агентите, пуснат през май 2025 г., разширява тази екосистема, като позволява на партньорите да публикуват агенти, специфични за дадена област.
S&P Global, например, вгражда Orchestrate в своя пакет Market Intelligence и допринася с нови агенти, които използват собствени данни за риска за работни процеси, свързани с доставки и застраховки.
Този модел на свързаност намалява трудностите при внедряването, но успехът все пак зависи от добре обмислено планиране на внедряването и подкрепата на заинтересованите страни.
Общностни коментари и мнения на ранните потребители
Първите потребители изразяват своето мнение както за потенциала, така и за кривата на обучение на инструментите за агентна изкуствена интелигентност на IBM.
В рецензиите на G2 корпоративните потребители хвалят безпроблемната интеграция със Slack, Salesforce и ServiceNow, като отбелязват, че разбирането на естествения език прави координирането на задачите интуитивно, след като агентите бъдат конфигурирани.
Функциите за сигурност и съответствие се споменават постоянно, като един от рецензентите подчертава, че контролът на управлението е „много по-стабилен“ в сравнение с конкурентните платформи.
- „Безпроблемната интеграция с корпоративните приложения ускори внедряването повече от очакваното.“
- „Кривата на обучението е реална, но функциите за управление оправдават усилията.“
- „Надеждността на агентите се подобри значително, след като настроихме показателите за оценка.“
В Reddit нишка сред служителите на IBM бяха споделени разнопосочни мнения, като един потребител определи Agent Lab UI като интуитивен, а друг се запита дали всички използват един и същ продукт, подразбирайки, че използваемостта варира в зависимост от сложността на случая на употреба.
През юли 2025 г. в AMA специалистът на IBM watsonx Orchestrate отговори на конкретни въпроси относно режимите на отказ на агентите, като един от участниците отбеляза, че агентите, базирани на LLM, „често се провалят по впечатляващ начин, който прави трудно да се види, че са се провалили“, подчертавайки необходимостта от по-добри инструменти за наблюдение и оценка.
Тези откровени дискусии показват, че IBM се основава на реални проблеми, което е в съответствие с публичното му послание за даване на приоритет на практичните резултати пред сензационните. Пътната карта отразява този прагматичен фокус.
Пътна карта и перспективи за екосистемата
Краткосрочната пътна карта на IBM се фокусира върху намаляване на техническите бариери и разширяване на библиотеките с агенти, специфични за индустрията.
Визуалният конструктор Langflow, който в момента е в техническа версия, се очаква да бъде пуснат в продажба до края на октомври 2025 г. и ще даде възможност на бизнес потребителите да създават работни процеси с няколко агента, без да пишат код.
През декември 2025 г. Project Infragraph влиза в частна бета версия, предоставяйки унифицирана графика за наблюдение на хибридни облачни ресурси, която в крайна сметка ще се свърже с Red Hat Ansible, OpenShift и Turbonomic за автономно управление на инфраструктурата.
До 2027 г. Институтът за бизнес стойност на IBM прогнозира, че 67% от мениджърите очакват AI агентите да вземат независими решения в работните процеси, в сравнение с едва 24% днес.
Техническият директор на IBM заяви: „Ние изграждаме ниво на доверие, което позволява на предприятията да мащабират AI агентите си безопасно, което е мястото, където пазарът ще раздели лидерите от експериментите.“
Тази перспектива отразява залога на IBM, че управлението и надеждността ще имат по-голямо значение от скоростта на първите стъпки, тъй като агентното AI преминава от пилотни проекти към мащабно производство.
Колко струва IBM Agentic AI?
IBM предлага watsonx Orchestrate като управляван SaaS в IBM Cloud или AWS, с диференцирана ценова политика, съобразена с мащаба на внедряването.
Планът Essentials започва от приблизително 500 долара на месец за всеки агент и включва основни AI и LLM възможности, безкодов агентски конструктор, функции за оркестриране и достъп до каталога с интеграции и инструменти.
Стандартният план използва персонализирани цени и добавя усъвършенствана автоматизация на работните процеси, обработка на документи за вземане на решения и подобрена поддръжка за интеграция в предприятието.
30-дневният безплатен пробен период предоставя пълен достъп за оценка, включително ранен достъп до предстоящи функции.
Освен основния абонамент, организациите трябва да предвидят бюджет за интеграционни услуги, ако се нуждаят от персонализирани конектори, да изчислят разходите за големи обеми на работа на агентите и да предвидят обучение за бизнес потребителите за работа с Langflow builder и AgentOps таблата.
IBM твърди, че предварително създадените агенти позволяват на предприятията да ги внедряват с 70% по-бързо, отколкото ако ги създават от нулата.
Моделът на ценообразуване е изгоден за организации, които планират да разширят агентите в няколко отдела, където разходите на инстанция намаляват спрямо увеличаването на производителността.