What Is IBM Agentic AI and How Can It Help You Work Smarter
AI

IBM Agentic AI คืออะไรและสามารถช่วยให้คุณทำงานได้อย่างชาญฉลาดยิ่งขึ้นได้อย่างไร

ทุกสัปดาห์ ทีมปฏิบัติการสูญเสียเวลาหลายชั่วโมงในการประสานงานระหว่างเครื่องมือที่ไม่เชื่อมต่อกัน

หลังจากที่ได้ดูนักวิเคราะห์ห่วงโซ่อุปทานสามคนทำการกระทบยอดข้อมูลด้วยตนเองจากหกแพลตฟอร์มที่แตกต่างกัน ฉันจึงเริ่มติดตามว่าเวลาสูญหายไปมากเพียงใดกับการส่งต่องานที่เป็นกิจวัตร

ความสามารถใหม่ของ AI แบบเอเจนต์ของ IBM สัญญาว่าจะคืนเวลาเหล่านั้นโดยการให้เอเจนต์อัตโนมัติจัดการการประสานงาน

คู่มือนี้จะแนะนำคุณเกี่ยวกับสิ่งที่ IBM นำเสนอจริง ๆ วิธีการทำงาน และว่ามันเหมาะกับระบบของคุณหรือไม่

ประเด็นสำคัญ

  • ระบบปัญญาประดิษฐ์แบบเอเจนต์ของ IBM ทำให้กระบวนการทำงานเป็นอัตโนมัติด้วยการประสานงานระหว่างหลายเอเจนต์ที่ตระหนักถึงบริบท
  • AgentOps บังคับใช้นโยบายและตรวจสอบพฤติกรรมของตัวแทนแบบเรียลไทม์
  • ตัวเชื่อมต่อที่สร้างไว้ล่วงหน้าช่วยลดเวลาในการผสานรวมระหว่างระบบเก่าและระบบใหม่

IBM มีบริการ AI แบบตัวแทนหรือไม่?

IBM เปิดตัวความสามารถของ AI แบบตัวแทนที่ครอบคลุมในเดือนตุลาคม 2025 ที่งานประชุม TechXchange โดยวางตำแหน่ง watsonx Orchestrate เป็นศูนย์กลางของกลยุทธ์องค์กรอัตโนมัติ

แพลตฟอร์มนี้รวมเครื่องมือที่สร้างไว้ล่วงหน้าและตัวแทนเฉพาะด้านมากกว่า 500 รายการจาก IBM และพันธมิตรบุคคลที่สาม

ไม่เหมือนกับสคริปต์อัตโนมัติที่มีวัตถุประสงค์เดียว Orchestrate มาพร้อมกับ AgentOps ซึ่งเป็นชั้นการสังเกตและการกำกับดูแลในตัวที่ให้การตรวจสอบแบบเรียลไทม์และการบังคับใช้นโยบายเพื่อให้แน่ใจว่าตัวแทนทำงานได้อย่างน่าเชื่อถือและปลอดภัย

IBM กำหนดกรอบการเปิดตัวนี้ว่าเป็นการเปลี่ยนแปลงจากการทำงานอัตโนมัติของงานไปสู่ความเป็นอิสระที่แท้จริง ซึ่งตัวแทนสามารถตัดสินใจโดยคำนึงถึงบริบทและดำเนินการตามขั้นตอนหลายขั้นตอนโดยไม่ต้องมีการกำกับดูแลจากมนุษย์อย่างต่อเนื่อง

มันทำงานอย่างไรจริงๆ?

Watsonx Orchestrate ทำงานเป็นศูนย์กลางการประสานงานที่เชื่อมต่อแหล่งข้อมูล ตรรกะทางธุรกิจ และโมเดล AI ของคุณเข้าด้วยกันเป็นกระบวนการทำงานอัตโนมัติ

เมื่อผู้ใช้หรือระบบเรียกใช้งานงาน Orchestrate จะส่งงานไปยังตัวแทนที่เหมาะสม ซึ่งจะตีความคำขอโดยใช้ความเข้าใจภาษาธรรมชาติ ดึงบริบทที่จำเป็นจากแอปที่เชื่อมต่อ ดำเนินการตามที่ต้องการ และส่งคืนผลลัพธ์ที่มีโครงสร้าง

แพลตฟอร์มนี้รองรับทั้งงานที่ดำเนินการโดยตัวแทนเดียวและการประสานงานของตัวแทนหลายตัว ซึ่งตัวแทนที่มีความเชี่ยวชาญเฉพาะทางหลายตัวจะร่วมมือกันเพื่อดำเนินกระบวนการที่ซับซ้อนให้เสร็จสมบูรณ์ เช่น การเสนอราคาจนถึงการชำระเงิน หรือการคัดกรองเหตุการณ์

องค์ประกอบหลักและหน้าที่ของมัน

องค์ประกอบหน้าที่ทางธุรกิจ
เอเจนต์โอปส์การตรวจสอบแบบเรียลไทม์, บันทึกการตรวจสอบ, การบังคับใช้นโยบาย
การผสานรวม Langflowเครื่องมือสร้างตัวแทนแบบลากและวางโดยไม่ต้องเขียนโค้ด สำหรับผู้ที่ไม่ใช่โปรแกรมเมอร์
ชุดพัฒนาตัวแทนPython/OpenAPI SDK สำหรับการสร้างตัวแทนที่กำหนดเอง
เครือข่ายอัจฉริยะการตรวจจับและแก้ไขความผิดปกติแบบอัตโนมัติในเครือข่ายโทรคมนาคม
LLM หินแกรนิตโมเดลพื้นฐานของ IBM ที่ขับเคลื่อนการให้เหตุผลของตัวแทน

สถาปัตยกรรมแบบโมดูลาร์นี้ช่วยให้คุณสามารถเริ่มต้นด้วยเอเจนต์ที่สร้างไว้ล่วงหน้าสำหรับงานทั่วไป จากนั้นขยายแพลตฟอร์มด้วยตรรกะที่กำหนดเองตามความต้องการที่เปลี่ยนแปลงไปของคุณ

ชั้นการกำกับดูแลทำงานควบคู่กันไป โดยแจ้งเตือนการละเมิดนโยบายหรือพฤติกรรมที่ไม่คาดคิดก่อนที่จะถึงระบบการผลิต

สิ่งนี้จะมีลักษณะอย่างไรในทางปฏิบัติ?

ผู้ค้าปลีกรายกลางรายหนึ่งได้ใช้ตัวแทน Orchestrate เพื่อจัดการการติดต่อผู้สมัครสำหรับสาขา 1,900 แห่ง ก่อนการอัตโนมัติ ผู้จัดการแฟรนไชส์ใช้เวลาสามชั่วโมงต่อสัปดาห์ในการคัดกรองผู้สมัครด้วยตนเอง การร่างอีเมล และการนัดหมายการสัมภาษณ์

ตัวแทนกำลังวิเคราะห์ประวัติย่อ ตรวจสอบความพร้อม คร่อมอ้างอิงข้อมูล และร่างข้อความส่วนบุคคล พร้อมทั้งจองเวลาสัมภาษณ์ลงในปฏิทินโดยตรง กระบวนการทั้งหมดเสร็จสิ้นภายในเวลาไม่ถึงสามนาที

กระบวนการทำงานนี้สะท้อนรูปแบบที่เกิดขึ้นในตลาด AI แบบเอเจนต์ ซึ่งผู้ใช้งานกลุ่มแรกให้ความสำคัญกับการสร้างผลลัพธ์ที่รวดเร็วในกระบวนการที่มีโครงสร้างชัดเจน ก่อนที่จะดำเนินการไปสู่การอัตโนมัติแบบครบวงจร

ความแตกต่างที่สำคัญอยู่ที่วิธีที่คู่แข่งจัดการกับการกำกับดูแลและความลึกของการบูรณาการ

อะไรที่ทำให้ IBM แตกต่าง?

IBM นำประสบการณ์ด้านสถาปัตยกรรมองค์กรหลายทศวรรษมาสู่ปัญญาประดิษฐ์เชิงพฤติกรรม ซึ่งเห็นได้จากการให้ความสำคัญกับการกำกับดูแล ความปลอดภัย และความเข้ากันได้กับเมนเฟรม

ในขณะที่ผู้เล่นรายใหม่มุ่งเน้นที่ความเร็วและความง่ายในการใช้งาน IBM ได้ออกแบบ Orchestrate สำหรับองค์กรที่ต้องการเส้นทางการตรวจสอบที่ครบถ้วน ตัวช่วยเร่งการปฏิบัติตามข้อกำหนด และความสามารถในการเชื่อมต่อตัวแทนกับระบบเดิมโดยตรง เช่น IBM Z

กรอบการทำงานแบบเปิดของ Agent Connectบนแพลตฟอร์มนี้ ช่วยให้ผู้พัฒนาสามารถเชื่อมต่อเครื่องมือ AI ภายนอกหรือตัวแทนที่กำหนดเองได้โดยใช้ API มาตรฐาน ซึ่งหลีกเลี่ยงการผูกขาดกับผู้ให้บริการรายใดรายหนึ่ง ในขณะที่ยังคงความสามารถในการสังเกตการณ์แบบรวมศูนย์

จุดแข็งและข้อแลกเปลี่ยนที่สำคัญ

  • AgentOps มอบความโปร่งใสตลอดวงจรชีวิตที่สอดคล้องกับข้อกำหนดการตรวจสอบในอุตสาหกรรมที่มีการกำกับดูแล
  • เอเจนต์ที่พัฒนาสำหรับเมนเฟรมโดยเฉพาะสามารถดำเนินการธุรกรรมบนระบบ IBM Z ได้โดยไม่ต้องใช้ซอฟต์แวร์ตัวกลาง
  • ความซับซ้อนในการตั้งค่าเริ่มต้นอาจทำให้การนำไปใช้ช้าลงเมื่อเทียบกับทางเลือก SaaS ที่มีน้ำหนักเบา
  • ราคาจะปรับตามจำนวนอินสแตนซ์ของตัวแทน ซึ่งอาจมีค่าใช้จ่ายสูงเมื่อมีปริมาณงานมาก

ความแข็งแกร่งของแพลตฟอร์มนี้ดึงดูดใจองค์กรที่ให้ความสำคัญกับความน่าเชื่อถือและการปฏิบัติตามข้อกำหนดมากกว่าการทดลองอย่างรวดเร็ว

การเข้าใจปัจจัยที่แตกต่างเหล่านี้เป็นการเตรียมความพร้อมสำหรับการประเมินว่า Orchestrate จะสามารถผสานเข้ากับระบบเทคโนโลยีที่คุณมีอยู่ได้อย่างไร

การผสานรวมและความเหมาะสมของระบบนิเวศ

Watsonx Orchestrate เชื่อมต่อแอปพลิเคชันปัจจุบันของคุณโดยไม่ต้องเปลี่ยนระบบเดิม

แพลตฟอร์มนี้มาพร้อมกับการผสานการทำงานแบบเนทีฟสำหรับ Salesforce, Microsoft 365, Workday, SAP และเครื่องมือสำหรับองค์กรอื่น ๆ อีกหลายร้อยรายการ ช่วยให้ตัวแทนสามารถอ่านข้อมูล, กระตุ้นการทำงาน, และอัปเดตข้อมูลในระบบของคุณได้โดยไม่ต้องมีการพัฒนา API แบบกำหนดเอง

แพลตฟอร์ม/พันธมิตรประเภทการรวมระบบ
เซลส์ฟอร์ซตัวเชื่อมต่อ CRM ที่สร้างไว้ล่วงหน้าพร้อมการซิงค์แบบสองทิศทาง
ไมโครซอฟต์ 365การสื่อสารระหว่างทีมภายใน/ตัวแทน Outlook
เอสเอพีโมดูลตัวแทนด้านซัพพลายเชนและการจัดซื้อจัดจ้าง
IBM Sterlingการจัดการคำสั่งซื้อและการเพิ่มประสิทธิภาพสินค้าคงคลัง
คูปาการวิเคราะห์การใช้จ่ายและตัวแทนจัดหาสินค้าอัตโนมัติ

สำหรับองค์กรที่พึ่งพาเมนเฟรม ชั้นเชิงของโปรโตคอลบริบทแบบจำลอง (Model Context Protocol layer) จะเชื่อมต่อเอเจนต์กับสภาพแวดล้อมของ Db2, CICS และ IMS ทำให้สามารถอัตโนมัติการทำงานของตรรกะธุรกิจหลักที่เคยต้องการการเข้าถึงจากนักพัฒนาเฉพาะทางได้

แคตตาล็อกตัวแทน ซึ่งเปิดตัวในเดือนพฤษภาคม 2025 ขยายระบบนิเวศนี้โดยให้พันธมิตรสามารถเผยแพร่ตัวแทนเฉพาะโดเมนได้

ตัวอย่างเช่น S&P Globalกำลังผสานรวม Orchestrateเข้ากับชุด Market Intelligence ของตน และกำลังมีส่วนร่วมในการพัฒนาตัวแทนใหม่ที่ใช้ข้อมูลความเสี่ยงเฉพาะทางสำหรับการจัดซื้อจัดจ้างและกระบวนการทำงานด้านประกันภัย

โมเดลการเชื่อมต่อนี้ช่วยลดความขัดแย้งในการนำไปใช้ แต่ความสำเร็จยังคงขึ้นอยู่กับการวางแผนการนำไปใช้ที่รอบคอบและการมีส่วนร่วมของผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย

กระแสตอบรับจากชุมชนและความคิดเห็นของผู้ใช้กลุ่มแรก

ผู้ใช้งานกลุ่มแรกมักแสดงความคิดเห็นอย่างเปิดเผยเกี่ยวกับทั้งศักยภาพและเส้นทางการเรียนรู้ของเครื่องมือ AI แบบเอเจนต์ของ IBM

ในรีวิวบน G2 ผู้ใช้ระดับองค์กรชื่นชมการผสานรวมอย่างไร้รอยต่อกับ Slack, Salesforce และ ServiceNow โดยระบุว่าความสามารถในการเข้าใจภาษาธรรมชาติช่วยให้การประสานงานของงานเป็นไปอย่างอัตโนมัติและเข้าใจง่ายเมื่อตั้งค่าตัวแทนเรียบร้อยแล้ว

คุณสมบัติด้านความปลอดภัยและการปฏิบัติตามข้อกำหนดได้รับการกล่าวถึงอย่างสม่ำเสมอ โดยผู้รีวิวรายหนึ่งเน้นย้ำว่าการควบคุมด้านการกำกับดูแลนั้น "แข็งแกร่งกว่ามาก" เมื่อเทียบกับแพลตฟอร์มคู่แข่ง

  • "การผสานรวมอย่างราบรื่นกับแอปพลิเคชันขององค์กรทำให้การนำไปใช้รวดเร็วกว่าที่คาดไว้"
  • "เส้นทางการเรียนรู้เป็นเรื่องจริง แต่คุณสมบัติของการบริหารจัดการนั้นคุ้มค่ากับความพยายาม"
  • "ความน่าเชื่อถือของตัวแทนดีขึ้นอย่างมากหลังจากที่เราปรับแต่งตัวชี้วัดการประเมินผล"

กระทู้ใน Redditของพนักงาน IBM เผยให้เห็นประสบการณ์ที่หลากหลาย โดยผู้ใช้คนหนึ่งกล่าวว่า UI ของ Agent Lab นั้นใช้งานง่าย ในขณะที่อีกคนตั้งคำถามว่าพวกเขาใช้ผลิตภัณฑ์เดียวกันหรือไม่ ซึ่งบ่งชี้ว่าความสามารถในการใช้งานอาจแตกต่างกันไปตามความซับซ้อนของกรณีการใช้งาน

ในการ AMA เดือนกรกฎาคม 2025 ผู้เชี่ยวชาญด้าน watsonx Orchestrate ของ IBM ได้ตอบคำถามที่เจาะลึกเกี่ยวกับรูปแบบความล้มเหลวของตัวแทน โดยมีผู้เข้าร่วมคนหนึ่งตั้งข้อสังเกตว่าตัวแทนที่ใช้ LLM "มักจะล้มเหลวอย่างน่าทึ่งในลักษณะที่ทำให้ยากที่จะเห็นว่ามันล้มเหลว" ซึ่งเน้นย้ำถึงความจำเป็นในการมีเครื่องมือการสังเกตและการประเมินผลที่ดีขึ้น

การสนทนาอย่างตรงไปตรงมาเหล่านี้บ่งชี้ว่า IBM กำลังปรับปรุงตามจุดเสียดสีในโลกจริง ซึ่งสอดคล้องกับข้อความสาธารณะของพวกเขาเกี่ยวกับการให้ความสำคัญกับผลลัพธ์ที่เป็นรูปธรรมมากกว่าการโฆษณาเกินจริง แผนงานนี้สะท้อนให้เห็นถึงจุดมุ่งเน้นที่เป็นรูปธรรมนั้น

แผนที่ทาง & มุมมองระบบนิเวศ

แผนงานระยะใกล้ของ IBM มุ่งเน้นที่การลดอุปสรรคทางเทคนิคและการขยายคลังตัวแทนที่เฉพาะเจาะจงตามอุตสาหกรรม

เครื่องมือสร้างภาพแบบ Langflow ซึ่งอยู่ในระยะทดลองทางเทคนิคในปัจจุบัน คาดว่าจะพร้อมใช้งานทั่วไปภายในสิ้นเดือนตุลาคมปี 2025 โดยจะช่วยให้ผู้ใช้ทางธุรกิจสามารถสร้างกระบวนการทำงานแบบหลายตัวแทนได้โดยไม่ต้องเขียนโค้ด

ในเดือนธันวาคม 2025 โครงการ Infragraph จะเข้าสู่ช่วงเบต้าส่วนตัว โดยให้บริการกราฟการสังเกตการณ์แบบรวมศูนย์สำหรับทรัพยากรไฮบริดคลาวด์ ซึ่งจะเชื่อมต่อกับ Red Hat Ansible, OpenShift และ Turbonomic ในอนาคตเพื่อการจัดการโครงสร้างพื้นฐานแบบอัตโนมัติ

ภายในปี 2027 สถาบันเพื่อคุณค่าทางธุรกิจของไอบีเอ็มคาดการณ์ว่าผู้บริหาร 67 เปอร์เซ็นต์คาดหวังว่าตัวแทนปัญญาประดิษฐ์จะตัดสินใจอย่างอิสระในกระบวนการทำงาน เพิ่มขึ้นจากเพียง 24 เปอร์เซ็นต์ในปัจจุบัน

ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายเทคโนโลยีของ IBM กล่าวว่า "เรากำลังสร้างชั้นความไว้วางใจที่ช่วยให้องค์กรสามารถขยายการใช้งานตัวแทน AI ได้อย่างปลอดภัย ซึ่งเป็นจุดที่ตลาดจะแยกผู้นำออกจากโครงการทดลอง"

มุมมองดังกล่าวสะท้อนให้เห็นถึงการเดิมพันของ IBM ที่ว่าการกำกับดูแลและความน่าเชื่อถือจะมีความสำคัญมากกว่าความเร็วในการเป็นผู้บุกเบิกเมื่อ AI แบบเอเจนต์ก้าวจากการทดลองไปสู่การผลิตในระดับใหญ่

IBM Agentic AI มีราคาเท่าไร?

IBM นำเสนอ watsonx Orchestrate ในฐานะบริการ SaaS แบบจัดการบน IBM Cloud หรือ AWS พร้อมระบบราคาแบบแบ่งชั้นที่ออกแบบมาเพื่อให้สอดคล้องกับขนาดการPLOYMENT

แผน Essentialsเริ่มต้นที่ประมาณ $500 ต่อเดือนต่อตัวแทนหนึ่งราย และรวมความสามารถหลักของ AI และ LLM, ตัวสร้างตัวแทนแบบไม่ต้องเขียนโค้ด, คุณสมบัติการจัดการ, และการเข้าถึงแคตตาล็อกของระบบเชื่อมต่อและเครื่องมือ

แผนมาตรฐานใช้การกำหนดราคาแบบกำหนดเอง และเพิ่มระบบอัตโนมัติของกระบวนการทำงานขั้นสูง, การประมวลผลเอกสารการตัดสินใจ, และการสนับสนุนการผสานระบบสำหรับองค์กรที่แข็งแกร่งขึ้น

ทดลองใช้ฟรี 30 วัน ให้สิทธิ์เข้าถึงฟีเจอร์ทั้งหมดสำหรับการประเมินผล รวมถึงการเข้าถึงฟีเจอร์ใหม่ล่วงหน้าก่อนใคร

นอกเหนือจากการสมัครสมาชิกพื้นฐานแล้ว องค์กรควรจัดสรรงบประมาณสำหรับบริการการผสานรวมหากต้องการตัวเชื่อมต่อที่กำหนดเอง ค่าใช้จ่ายในการประมวลผลสำหรับปริมาณงานของตัวแทนที่สูง และการฝึกอบรมเพื่อแนะนำผู้ใช้ทางธุรกิจให้ใช้งานตัวสร้าง Langflow และแดชบอร์ด AgentOps

IBM อ้างว่าตัวแทนที่สร้างไว้ล่วงหน้าช่วยให้องค์กรสามารถปรับใช้ได้เร็วขึ้น 70 เปอร์เซ็นต์เมื่อเทียบกับการสร้างขึ้นใหม่ทั้งหมด

รูปแบบการกำหนดราคาเอื้อประโยชน์ต่อองค์กรที่วางแผนจะขยายตัวแทนในหลายแผนก ซึ่งต้นทุนต่อการใช้งานจะลดลงเมื่อเทียบกับการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน