Každý týden ztrácejí provozní týmy hodiny koordinací úkolů mezi nespojenými nástroji.
Poté, co jsem sledoval tři analytiky dodavatelského řetězce, jak ručně slaďují data ze šesti různých platforem, začal jsem sledovat, kolik času zmizelo v rutinních předávkách.
Nové funkce agentické AI od IBM slibují, že vám tyto hodiny vrátí tím, že koordinaci nechají na autonomních agentech.
Tato příručka vás provede tím, co IBM skutečně nabízí, jak to funguje a zda se hodí pro vaši infrastrukturu.
Hlavní body
- Agentická AI společnosti IBM automatizuje pracovní postupy pomocí koordinace více agentů s ohledem na kontext.
- AgentOps prosazuje zásady a monitoruje chování agentů v reálném čase.
- Předem připravené konektory zkracují dobu integrace mezi staršími a moderními systémy.
Nabízí IBM Agentic AI?
Společnost IBM představila komplexní funkce agentické AI v říjnu 2025 na konferenci TechXchange, kde představila watsonx Orchestrate jako ústřední prvek své strategie autonomního podnikání.
Platforma obsahuje více než 500 předem připravených nástrojů a agentů pro konkrétní domény od společnosti IBM a externích partnerů.
Na rozdíl od jednoúčelových automatizačních skriptů obsahuje Orchestrate AgentOps, integrovanou vrstvu pro sledování a správu, která poskytuje monitorování v reálném čase a prosazování zásad, aby agenti fungovali spolehlivě a bezpečně.
IBM tento produkt prezentuje jako přechod od automatizace úkolů k opravdové autonomii, kdy agenti přijímají rozhodnutí s ohledem na kontext a provádějí vícestupňové pracovní postupy bez neustálého lidského dohledu.
Jak to vlastně funguje?
Watsonx Orchestrate funguje jako koordinační centrum, které propojuje vaše zdroje dat, obchodní logiku a modely AI do autonomních pracovních postupů.
Když uživatel nebo systém spustí úkol, Orchestrate jej přesměruje na příslušného agenta, který interpretuje požadavek pomocí porozumění přirozenému jazyku, načte potřebný kontext z připojených aplikací, provede požadované akce a vrátí strukturované výsledky.
Platforma podporuje jak úkoly s jedním agentem, tak koordinaci více agentů, kdy několik specializovaných agentů spolupracuje na dokončení složitých procesů, jako je nabídka až po platbu nebo třídění incidentů.
Základní komponenty a jejich funkce
| Komponenta | Obchodní funkce |
|---|---|
| AgentOps | Monitorování v reálném čase, auditní stopy, prosazování zásad |
| Integrace Langflow | Nástroj pro tvorbu agentů bez nutnosti programování, s funkcí drag-and-drop, určený pro uživatele bez znalostí programování. |
| Sada pro vývoj agentů | Python/OpenAPI SDK pro vytváření vlastních agentů |
| Síťová inteligence | Autonomní detekce a řešení anomálií v telekomunikačních sítích |
| Granite LLMs | Základní modely IBM podporující uvažování agentů |
Tato modulární architektura vám umožňuje začít s předem připravenými agenty pro běžné úkoly a poté platformu rozšiřovat o vlastní logiku podle toho, jak se vyvíjejí vaše potřeby.
Úroveň správy běží paralelně a signalizuje porušení zásad nebo neočekávané chování ještě předtím, než se dostane do produkčních systémů.
Jak to vypadá v praxi?
Středně velký maloobchodník nasadil agenty Orchestrate, aby zajistili kontakt s uchazeči pro 1 900 prodejen. Před automatizací strávili manažeři franšízy tři hodiny týdně ručním filtrováním uchazečů, psaním e-mailů a plánováním pohovorů.
Agent nyní analyzuje životopisy, porovnává dostupnost, navrhuje personalizované zprávy a rezervuje termíny pohovorů přímo v kalendářích. Celý proces trvá méně než tři minuty.
Tento pracovní postup odráží vzorce na trhu agentické AI, kde první uživatelé upřednostňují rychlé výsledky v dobře definovaných procesech před řešením komplexní automatizace.
Klíčový rozdíl spočívá v tom, jak konkurence řeší správu a hloubku integrace.
V čem se IBM liší od ostatních?
IBM vnáší do agentické AI desítky let zkušeností s podnikovou architekturou, což se projevuje v důrazu na správu, bezpečnost a kompatibilitu s mainframy.
Zatímco novější hráči na trhu se zaměřují na rychlost a snadné nasazení, IBM navrhlo Orchestrate pro organizace, které potřebují úplné auditní stopy, akcelerátory dodržování předpisů a možnost připojit agenty přímo k existujícím systémům, jako je IBM Z.
Otevřená platforma Agent Connect umožňuje vývojářům připojit externí nástroje AI nebo vlastní agenty pomocí standardních API, čímž se vyhnete závislosti na jednom dodavateli a zároveň zachováte centralizovanou sledovatelnost.
Hlavní přednosti a kompromisy
- AgentOps poskytuje transparentnost životního cyklu, která splňuje požadavky na audit v regulovaných odvětvích.
- Agenti nativní pro mainframe mohou provádět transakce na systémech IBM Z bez middlewaru.
- Složitost počátečního nastavení může zpomalit přijetí ve srovnání s lehčími alternativami SaaS.
- Cena se odvíjí od počtu instancí agentů, což může být při velkých objemech nákladné.
Robustnost platformy oslovuje podniky, které upřednostňují spolehlivost a soulad s předpisy před rychlým experimentováním.
Porozumění těmto odlišujícím prvkům vytváří základ pro hodnocení toho, jak se Orchestrate hodí do vašeho stávajícího technologického prostředí.
Integrace a kompatibilita s ekosystémem
Watsonx Orchestrate propojuje vaše současné aplikace, aniž by je nahrazoval.
Platforma je dodávána s nativními integracemi pro Salesforce, Microsoft 365, Workday, SAP a stovky dalších podnikových nástrojů, což agentům umožňuje číst data, spouštět akce a aktualizovat záznamy v rámci celého vašeho stacku bez nutnosti přizpůsobovat API.
| Platforma/partner | Typ integrace |
|---|---|
| Salesforce | Předem připravený konektor CRM s obousměrnou synchronizací |
| Microsoft 365 | Nativní komunikace agentů Teams/Outlook |
| SAP | Moduly pro dodavatelský řetězec a nákupní agenty |
| IBM Sterling | Správa objednávek a optimalizace zásob |
| Coupa | Analýza výdajů a autonomní agenti pro sourcing |
Pro organizace závislé na mainframech propojuje vrstva Model Context Protocol agenty s prostředími Db2, CICS a IMS, což umožňuje automatizaci základní obchodní logiky, která dříve vyžadovala přístup specializovaných vývojářů.
Agent Catalog, spuštěný v květnu 2025, rozšiřuje tento ekosystém tím, že umožňuje partnerům publikovat agenty specifické pro danou doménu.
Společnost S&P Global například integruje Orchestrate do své sady Market Intelligence a přispívá novými agenty, kteří využívají proprietární data o rizicích pro pracovní postupy v oblasti nákupu a pojištění.
Tento model konektivity snižuje potíže při implementaci, ale úspěch stále závisí na promyšleném plánování zavedení a podpoře ze strany zainteresovaných stran.
Ohlasy komunity a názory prvních uživatelů
První uživatelé se vyjadřují jak o slibném potenciálu, tak o náročnosti osvojení agentických AI nástrojů IBM.
V recenzích na G2 podnikoví uživatelé chválí hladkou integraci se Slackem, Salesforce a ServiceNow a zdůrazňují, že díky porozumění přirozenému jazyku je koordinace úkolů intuitivní, jakmile jsou agenti nakonfigurováni.
Funkce zabezpečení a dodržování předpisů jsou často zmiňovány, přičemž jeden recenzent zdůrazňuje, že kontrolní mechanismy jsou „mnohem robustnější“ než u konkurenčních platforem.
- „Díky hladké integraci s podnikovými aplikacemi bylo zavedení rychlejší, než jsme očekávali.“
- „Naučit se s ním pracovat vyžaduje určitou námahu, ale funkce pro správu to vyvažují.“
- „Spolehlivost agentů se dramaticky zlepšila poté, co jsme vyladili hodnotící metriky.“
Diskuse na Redditu mezi zaměstnanci IBM odhalila smíšené zkušenosti, přičemž jeden uživatel označil uživatelské rozhraní Agent Lab za intuitivní, zatímco jiný se ptal, zda používají stejný produkt, což naznačuje, že použitelnost se liší v závislosti na složitosti případu použití.
V červenci 2025 v rámci AMA zodpověděl specialista IBM watsonx Orchestrate konkrétní otázky týkající se režimů selhání agentů, přičemž jeden z účastníků poznamenal, že agenti založení na LLM „často selhávají takovým způsobem, že je těžké si vůbec všimnout, že selhali“, což podtrhuje potřebu lepších nástrojů pro pozorování a hodnocení.
Tyto upřímné diskuse naznačují, že IBM vychází z reálných problémů, což je v souladu s jejím veřejným prohlášením, že upřednostňuje praktické výsledky před mediálním humbukem. Tento pragmatický přístup se odráží i v plánu.
Plán a výhled ekosystému
Krátkodobý plán IBM se zaměřuje na snižování technických překážek a rozšiřování knihoven agentů specifických pro dané odvětví.
Vizuální nástroj Langflow, který je momentálně v technické ukázce, by měl být k dispozici koncem října 2025. Umožní obchodním uživatelům vytvářet pracovní postupy s více agenty bez nutnosti psát kód.
V prosinci 2025 vstoupí projekt Infragraph do soukromé beta verze a poskytne jednotný graf pozorovatelnosti napříč hybridními cloudovými zdroji, který se nakonec připojí k Red Hat Ansible, OpenShift a Turbonomic pro autonomní správu infrastruktury.
Institut IBM pro obchodní hodnotu předpovídá, že do roku 2027 bude 67 % vedoucích pracovníků očekávat, že agenti AI budou v pracovních postupech činit nezávislá rozhodnutí, což je nárůst oproti dnešním 24 %.
Technický ředitel společnosti IBM uvedl: „Budujeme vrstvu důvěry, která podnikům umožňuje bezpečně škálovat agenty AI, což je oblast, kde se na trhu oddělí lídři od experimentátorů.“
Tento výhled odráží sázku společnosti IBM, že s přechodem agentické AI z pilotních projektů do sériové výroby bude důležitější správa a spolehlivost než rychlost prvních kroků.
Kolik stojí IBM Agentic AI?
IBM nabízí watsonx Orchestrate jako spravované SaaS na IBM Cloud nebo AWS, s odstupňovanými cenami přizpůsobenými rozsahu nasazení.
Plán Essentials začíná na přibližně 500 USD za měsíc za instanci agenta a zahrnuje základní funkce AI a LLM, nástroj pro tvorbu agentů bez kódu, funkce orchestrace a přístup ke katalogu integrací a nástrojů.
Standardní plán využívá individuální ceny a přidává pokročilou automatizaci pracovních postupů, zpracování rozhodovacích dokumentů a vylepšenou podporu integrace podnikových systémů.
30denní bezplatná zkušební verze poskytuje plný přístup k vyhodnocení, včetně přednostního přístupu k připravovaným funkcím.
Kromě základního předplatného by organizace měly počítat s rozpočtem na integrační služby, pokud potřebují vlastní konektory, vypočítat náklady na vysoké pracovní zatížení agentů a školení pro zapojení podnikových uživatelů do nástroje Langflow builder a dashboardů AgentOps.
IBM tvrdí, že předem připravení agenti umožňují podnikům nasazení o 70 procent rychlejší než při vytváření od nuly.
Cenový model je výhodný pro organizace, které plánují rozšíření agentů do více oddělení, kde náklady na instanci klesají v poměru k nárůstu produktivity.