Co tydzień zespoły operacyjne tracą wiele godzin na koordynację zadań między niepołączonymi narzędziami.
Po obejrzeniu trzech analityków łańcucha dostaw ręcznie uzgadniających dane z sześciu różnych platform, zacząłem śledzić, ile czasu traci się na rutynowe przekazywanie danych.
Nowe możliwości IBM w zakresie AI agencjalnej pozwalają odzyskać te godziny, umożliwiając autonomicznym agentom koordynację działań.
W tym przewodniku przedstawiono aktualną ofertę IBM, sposób działania rozwiązania oraz informacje dotyczące jego zgodności z posiadanym stosem technologicznym.
Najważniejsze informacje (klucz)
- Agentyczna AI IBM automatyzuje cykle pracy dzięki koordynacji wielu agentów uwzględniającej kontekst.
- AgentOps egzekwuje zasady i monitoruje zachowanie agentów w czasie rzeczywistym.
- Gotowe złącza skracają czas integracji między starszą wersją a nowymi systemami.
Czy IBM oferuje Agentic AI?
W październiku 2025 r. podczas konferencji TechXchange firma IBM zaprezentowała kompleksowe możliwości agentycznej sztucznej inteligencji, pozycjonując watsonx Orchestrate jako centralny element swojej strategii autonomicznego przedsiębiorstwa w pozycji centrum.
Platforma zawiera ponad 500 gotowych narzędzi i agentów specyficznych dla danej dziedziny, pochodzących od IBM i partnerów zewnętrznych.
W przeciwieństwie do skryptów automatyzacji o jednym przeznaczeniu, Orchestrate zawiera AgentOps, wbudowaną warstwę obserwowalności i zarządzania, która zapewnia monitorowanie w czasie rzeczywistym i egzekwowanie zasad, aby zapewnić niezawodne i bezpieczne działanie agentów.
IBM przedstawia to wprowadzenie jako przejście od automatyzacji zadań do prawdziwej autonomii, w której agenci podejmują decyzje uwzględniające kontekst i wykonują wieloetapowe cykle pracy bez ciągłego nadzoru człowieka.
Jak to właściwie działa?
Watsonx Orchestrate działa jako hub koordynacyjny, który zapewnia połączenie źródeł danych, logiki biznesowej i modeli AI w autonomiczne cykle pracy.
Gdy użytkownik lub system jest wyzwalaczem zadania, Orchestrate kieruje je do odpowiedniego agenta, który interpretuje żądanie za pomocą rozumienia języka naturalnego, pobiera niezbędny kontekst z połączonych aplikacji, wykonuje wymagane działania i zwraca ustrukturyzowane wyniki.
Platforma oferuje wsparcie zarówno dla zadań z jednym agentem, jak i koordynację wielu agentów, gdzie kilku wyspecjalizowanych agentów współpracuje, aby złożone procesy, takie jak wycena do płatności lub segregacja incydentów, zostały zakończone.
Podstawowe komponenty i ich funkcje
| Komponent | Funkcja biznesowa |
|---|---|
| AgentOps | Monitorowanie w czasie rzeczywistym, ścieżki audytu, egzekwowanie zasad |
| Integracja z Langflow | Kreator agentów typu „przeciągnij i upuść” bez konieczności pisania kodu, przeznaczony dla osób niebędących programistami. |
| Zestaw do tworzenia agentów | Python/OpenAPI SDK do tworzenia niestandardowych agentów |
| Inteligencja sieciowa | Autonomiczne wykrywanie i rozwiązywanie anomalii w sieciach telekomunikacyjnych |
| Granite LLMs | Modele podstawowe IBM wspomagające rozumowanie agentów |
Ta modułowa architektura pozwala rozpocząć pracę od gotowych agentów do typowych zadań, a następnie rozszerzać platformę o niestandardową logikę w miarę ewolucji potrzeb.
Warstwa zarządzania działa równolegle, sygnalizując naruszenia zasad lub nieoczekiwane zachowania, zanim dotrą one do systemów produkcyjnych.
Jak to wygląda w praktyce?
Średniej wielkości detalista wdrożył agentów Orchestrate do obsługi kontaktów z kandydatami dla 1900 lokalizacji sklepów. Przed automatyzacją menedżerowie franczyzy spędzali trzy godziny tygodniowo na ręcznym filtrowaniu kandydatów, redagowaniu wiadomości e-mail i planowaniu rozmów kwalifikacyjnych.
Agent analizuje teraz CV, sprawdza dostępność, tworzy spersonalizowane wiadomości i rezerwuje terminy rozmów kwalifikacyjnych bezpośrednio w kalendarzach. Cały proces zakończony jest mniej niż trzy minuty.
Cykl pracy odzwierciedla wzorce występujące na rynku sztucznej inteligencji agentowej, gdzie pierwsi użytkownicy stawiają na szybkie korzyści w dobrze zdefiniowanych procesach, zanim zajmą się kompleksową automatyzacją.
Kluczowa różnica polega na tym, jak konkurenci radzą sobie z zarządzaniem i integracją.
Co wyróżnia IBM?
IBM wnosi do agentycznej AI dziesięciolecia doświadczenia w zakresie architektury korporacyjnej, co znajduje odzwierciedlenie w nacisku na zarządzanie, bezpieczeństwo i kompatybilność z komputerami mainframe.
Podczas gdy nowi gracze koncentrują się na szybkości i łatwości wdrożenia, IBM zaprojektował Orchestrate z myślą o organizacjach, które potrzebują pełnych ścieżek audytu, akceleratorów zgodności oraz możliwości bezpośredniego połączenia agentów z systemami starszej wersji, takimi jak IBM Z.
Otwarta struktura Agent Connect platformy umożliwia programistom podłączenie zewnętrznych narzędzi AI lub niestandardowych agentów przy użyciu standardowych interfejsów API, co pozwala uniknąć uzależnienia od jednego dostawcy przy jednoczesnym zachowaniu scentralizowanej obserwowalności.
Kluczowe zalety i kompromisy
- AgentOps zapewnia przejrzystość cyklu życia, która spotyka wymagania audytowe w branżach podlegających regulacjom.
- Agenci natywni dla komputerów mainframe mogą wykonywać transakcje w systemach IBM Z bez oprogramowania pośredniczącego.
- Skomplikowane ustawienia początkowe mogą spowolnić wdrażanie w porównaniu z lekkimi alternatywami SaaS.
- Ceny są uzależnione od liczby instancji agentów, co może być kosztowne w przypadku dużych ilości.
Solidność platformy przemawia do przedsiębiorstw, które przedkładają niezawodność i zgodność z przepisami nad szybkie eksperymenty.
Zrozumienie tych czynników wyróżniających ustawia scenę do oceny, w jaki sposób Orchestrate pasuje do istniejącego środowiska technologicznego.
Integracja i dopasowanie do ekosystemu
Watsonx Orchestrate zapewnia połączenie Twoich obecnych aplikacji bez konieczności ich wymiany.
Platforma jest dostarczana z natywnymi integracjami dla Salesforce, Microsoft 365, Workday, SAP i setek innych narzędzi korporacyjnych, umożliwiając agentom odczytywanie danych, wyzwalanie działań i aktualizowanie rekordów w całym stosie bez konieczności wykonywania niestandardowych prac API.
| Platforma/Partner | Typ integracji |
|---|---|
| Salesforce | Gotowe złącze CRM z dwukierunkową synchronizacją |
| Microsoft 365 | Komunikacja z agentami w natywnych aplikacjach Teams/Outlook |
| SAP | Moduły agenta łańcucha dostaw i zaopatrzenia |
| IBM Sterling | Zarządzanie zamówieniami i optymalizacja zapasów |
| Coupa | Analiza wydatków i autonomiczni agenci zaopatrzeniowi |
W przypadku organizacji zależnych od komputerów mainframe warstwa Model Context Protocol zapewnia połączenie agentów ze środowiskami Db2, CICS i IMS, umożliwiając automatyzację podstawowej logiki biznesowej, która wcześniej wymagała specjalistycznego dostępu programistów.
Katalog agentów, uruchomiony w maju 2025 r., rozszerza ten ekosystem, umożliwiając partnerom publikowanie agentów specyficznych dla danej dziedziny.
Na przykład firma S&P Global wdraża Orchestrate do swojego pakietu Market Intelligence i dostarcza nowych agentów, którzy wykorzystują zastrzeżone dane dotyczące ryzyka w cyklach pracy zakupowych i ubezpieczeniowych.
Ten model połączenia zmniejsza trudności związane z wdrożeniem, ale powodzenie nadal zależy od przemyślanego planu wdrożenia i zaangażowania interesariuszy.
Opinie społeczności i wczesnych użytkowników
Pierwsi użytkownicy otwarcie mówią zarówno o potencjale, jak i krzywej uczenia się narzędzi IBM opartych na sztucznej inteligencji.
W recenzjach na G2 użytkownicy korporacyjni chwalą płynną integrację z Slackiem, Salesforce i ServiceNow, z notatką, że zrozumienie języka naturalnego sprawia, że koordynacja zadań jest intuicyjna po skonfigurowaniu agentów.
Funkcje związane z bezpieczeństwem i zgodnością otrzymują stałe wzmianki, a jeden z recenzentów podkreśla, że kontrole zarządzania są „znacznie bardziej niezawodne” niż w przypadku konkurencyjnych platform.
- „Płynna integracja z aplikacjami przedsiębiorstwa sprawiła, że wdrożenie przebiegło szybciej niż oczekiwano”.
- „Krzywa uczenia się jest realna, ale funkcje zarządzania uzasadniają ten wysiłek”.
- „Niezawodność agentów znacznie się poprawiła po dostosowaniu wskaźników oceny”.
Wątek na Reddicie wśród pracowników IBM ujawnił mieszane doświadczenia, przy czym jeden użytkownik nazwał interfejs użytkownika Agent Lab intuicyjnym, a inny zapytał, czy używają tego samego produktu, sugerując, że użyteczność różni się w zależności od złożoności przypadku użycia.
W lipcu 2025 r. podczas sesji AMA specjalista IBM watsonx Orchestrate pole odpowiadał na dociekliwe pytania dotyczące trybów awarii agentów, a jeden z uczestników sporządził notatkę, że agenci oparci na LLM „często ponoszą spektakularne porażki w sposób, który utrudnia dostrzeżenie, że w ogóle doszło do awarii”, podkreślając potrzebę lepszych narzędzi do obserwacji i oceny.
Te szczere dyskusje sugerują, że IBM działa w oparciu o rzeczywiste punkty tarcia, co jest zgodne z jego publicznymi komunikatami o priorytetowym traktowaniu praktycznych wyników nad szumem medialnym. Plan działania odzwierciedla to pragmatyczne podejście.
Plan działania i perspektywy ekosystemu
Krótkoterminowy plan działania IBM koncentruje się na zmniejszeniu barier technicznych i rozbudowie bibliotek agentów dostosowanych do potrzeb poszczególnych branż.
Wizualny kreator Langflow, obecnie w fazie podglądu technicznego, ma być ogólnodostępny pod koniec października 2025 r. Umożliwi on użytkownikom biznesowym tworzenie cykli pracy z wieloma agentami bez konieczności pisania kodu.
W grudniu 2025 r. projekt Infragraph wejdzie w fazę prywatnych testów beta, zapewniając ujednolicony wykres obserwowalności zasobów chmury hybrydowej, który ostatecznie zostanie połączony z Red Hat Ansible, OpenShift i Turbonomic w celu autonomicznego zarządzania infrastrukturą.
Instytut IBM Institute for Business Value prognozuje, że do 2027 r. 67% kadry kierowniczej spodziewa się, że agenci AI będą podejmować niezależne decyzje w ramach cyklu pracy, w porównaniu z zaledwie 24% obecnie.
Dyrektor ds. technologii IBM stwierdził: „Budujemy warstwę zaufania, która pozwala przedsiębiorstwom bezpiecznie skalować agentów AI, co pozwoli odróżnić liderów rynku od eksperymentatorów”
Ta perspektywa odzwierciedla przekonanie IBM, że zarządzanie i niezawodność będą miały większe znaczenie niż szybkość działania pionierów, gdy sztuczna inteligencja agencjalna przejdzie od fazy pilotażowej do produkcji na dużą skalę.
Ile kosztuje IBM Agentic AI?
IBM oferuje watsonx Orchestrate jako zarządzane oprogramowanie SaaS w chmurze IBM Cloud lub AWS, z wielopoziomowymi cenami dostosowanymi do skali wdrożenia.
Plan Essentials zaczyna się od około 500 USD miesięcznie za instancję agenta i obejmuje podstawowe funkcje AI i LLM, narzędzie do tworzenia agentów bez kodowania, funkcje koordynacji oraz dostęp do katalogu integracji i narzędzi.
Plan Standard wykorzystuje niestandardowe ceny i dodaje zaawansowaną automatyzację przepływu pracy, przetwarzanie dokumentów decyzyjnych oraz ulepszoną obsługę integracji przedsiębiorstwa.
30-dniowa bezpłatna wersja próbna zapewnia pełny dostęp do wszystkich funkcji w celu oceny, w tym wczesny dostęp do przyszłych funkcji.
Oprócz podstawowej subskrypcji organizacje powinny przeznaczyć środki na usługi integracyjne, jeśli potrzebują niestandardowych złączy, obliczyć koszty związane z dużym obciążeniem agentów oraz szkolenia dla użytkowników biznesowych w zakresie korzystania z narzędzia Langflow Builder i pulpitów AgentOps.
IBM twierdzi, że gotowe agenty pozwalają przedsiębiorstwom wdrożyć rozwiązanie o 70 procent szybciej niż w przypadku tworzenia go od podstaw.
Model cenowy jest korzystny dla organizacji planujących skalowanie agentów w wielu działach, gdzie koszty instancji spadają w stosunku do wzrostu wydajności.