IBM watsonx Orchestrate AI 智能代理平台應用解決方案

IBM watsonx Orchestrate 是 IBM watsonx 人工智慧平台中的一項企業級產品，主要用於協助企業利用生成式 AI 與自動化技術來編排（orchestrate）AI 智能代理（AI agents）與各種內部工作流程之間的協作 ，從而提升企業的生產力與營運效率。

watsonx Orchestrate 的核心概念是將人工智慧、企業資訊應用系統與自動化工作流程整合在單一平台中。透過這個平台，企業可以建立、部署與管理智能 AI 助理或 AI 代理人，並讓它們與企業既有的應用系統、API、資料來源及自動化工具協同運作，進而實現人工處理工作流程的自動化。

就技術實作的角度而言，watsonx Orchestrate 提供低程式碼或無程式碼的工具，讓企業使用者或開發者能快速建立 AI 工作流程。例如使用預先建立的技能（skills）或 AI 代理人來完成任務，或透過流程設計工具將多個系統與 AI 功能串接，形成可重複使用的自動化流程。這些流程可包含條件判斷、資料處理、系統呼叫與任務分派等邏輯，讓複雜的業務流程變得可視化、可管理與可擴展。此外，這個平台也支援多個 AI 代理人之間的協作與編排，讓不同功能的 AI 代理人能夠共同處理複雜任務，例如財務分析、供應鏈管理或客戶服務。watsonx Orchestrate 同時提供監控與治理機制，例如 AI 代理人的運行監控、策略控制與安全管理，以確保企業在導入 AI 自動化時仍能維持可觀測性、可靠性與合規性。

實現 AI 商業價值的四大關鍵技術

在企業導入人工智慧創造商業價值的過程中，AI 技術通常會以「分析、生成、決策到執行」的能力演進。其中最具代表性的四大關鍵技術包括：預測式 AI、生成式 AI、代理式 AI 以及機器人 AI。這四種技術分別對應企業在資料洞察、內容生產、流程自動化以及實體作業自動化等不同層面的需求。透過這些技術的整合應用，企業不僅能更有效率地利用資料與知識，也能讓 AI 從單純的分析工具逐步進化為能夠自主協作與執行任務的智慧系統，進而提升營運效率、降低成本並加速數位轉型。

• 預測式 AI（Predictive AI）

預測式 AI 是發展最早且最成熟的人工智慧應用，它藉由機器學習模型分析大量歷史資料，從中找出資料之間的關聯與模式，並據此預測未來可能發生的事件或趨勢。透過這種資料驅動式的預測能力，企業能夠更準確地掌握市場需求、營運風險與機器設備運行狀態。例如在金融產業中可用於信用風險評估與交易詐欺偵測；在製造業中可用於機器設備故障預測與維護規劃；在零售與供應鏈領域則可以進行需求預測與庫存最佳化。透過預測式 AI，企業可以在問題發生之前採取行動，降低營運風險並提升決策品質，使資料真正轉化為具有價值的商業洞察。

• 生成式 AI（Generative AI）

生成式 AI 是人工智慧在內容創造與知識生產方面的重要突破。這種技術通常是基於深度學習模型技術所建立的大型語言模型（Large Language Models)，大語言模型能夠理解語言、知識與上下文，並自動生成新的內容，包括文字、程式碼、圖像或報告文件。對企業而言，生成式 AI 不僅能提升知識工作者的效率，也能改變許多工作流程的運作方式。例如在客服領域可生成即時回覆，在企業內部可協助撰寫文件、分析資料與產生報告，在軟體開發領域中也能協助進行程式設計與除錯。透過生成式 AI，企業可以更快速地產生知識與內容，降低人工作業成本，同時提升整體創新能力與工作效率。

• 代理式 AI（Agentic AI）

代理式 AI 是生成式 AI 進一步演進的重要階段，它的核心概念是讓 AI 不僅能回答問題或產生內容，也更能理解任務目標並自主規劃完成任務所需的步驟。這種類型的 AI 通常以智能代理（AI Agent）的形式存在，能夠分析使用者需求、制定行動計畫、呼叫工具或 API，並與多個系統互動完成複雜任務。代理式 AI 的價值在於能將原本分散在不同系統與人員之間的工作流程整合並自動化，讓 AI 成為企業流程中的主動參與者。例如在 IT 營運、客戶服務或供應鏈管理中，AI 代理可以協助處理工單、查詢資料並執行流程，大幅減少人工操作並提升整體營運效率。

• 機器人 AI（Robotic AI）

機器人 AI 則是將人工智慧能力延伸到人類實體世界的應用形式，結合感測器、控制系統與智慧演算法，讓機器人能夠感知環境、理解情境並執行實際動作。這類技術通常融合 Robotics 與 Computer Vision 等領域，使機器設備能辨識物體、規劃路徑並完成操作任務。在製造業中，機器人 AI 可以協助進行精密生產與品質檢測；在物流與倉儲環境中，則能完成自動搬運與揀貨作業。透過機器人 AI，企業能將智慧決策與實體作業整合，進一步提升生產效率與安全性，並建立更高度自動化的營運模式。

邁向 AI 智能代理的時代潮流

「AI 智能代理」通常被定義為一個透過與使用者對話，由生成式 AI 執行任務的電腦系統，就資訊技術發展的角度，下圖展示了 AI 智能代理由通用型大型語言模型（LLM）從單純的「問答工具」演進到「自主執行工作」的三個階段：

自 2022 年 ChatGPT 問世以來，AI 的應用聚焦於「通用型 LLM」，使用者透過自然語言與大語言模型對話，獲得基於一般常識的解答。然而，為了滿足企業對正確性與即時性的需求，生成式 AI 技術迅速演進至 LLM 與 RAG（檢索增強生成）的整合應用。此階段不再僅依賴大語言模型內建的歷史資訊，而是透過 LLM 微調（Fine-tuning）與 RAG 架構，將企業內部的私有文件與最新的市場資料提供給 AI，使其能根據特定背景（如 2025 年的最新數據）產出更精確、具備參考價值的專業建議。

隨著技術發展的迅速演進，AI 的角色正從「資訊提供者」轉型為「生成式 AI 智能代理 (Agent)」。這個階段的核心在於讓 LLM 具備系統操作與協作能力，藉以協助人類完成日常工作。AI 智能代理不僅能理解複雜指令（如：起草提案建議書），更能主動串接企業內部系統，自動執行將會議記錄存檔或調研數據等任務。這標誌著 AI 不再只是被動地回答問題，而是能夠跨越數位工具邊界、具備實質執行能力的工作夥伴，全面開啟 AI 代理化的應用新潮流。

在探討 AI 智能代理時，許多人會交替使用 AI Agent 與 Agentic AI，儘管這二者的核心都是圍繞著「代理行為」展開，但它們在定義與應用範疇上其實有著細微卻關鍵的差異。在概念上，兩者都超越了傳統聊天機器人的被動回答模式，具備了自主推理、規劃與使用工具的能力。簡單來說，AI Agent 側重於「個體」，指的是具備代理能力的單一應用程式；而 Agentic AI 則側重於「系統性與流程化」，描述的是由這些 AI Agents 所建構出的運作模式。

	AI Agent 是一種能夠自主理解指令、進行規劃並執行特定任務的應用程式。它不僅是單純的語言模型，而是以 LLM 為大腦進行決策推理，並能主動與外部工具、其他 AI 模型或企業內部應用系統進行互動。它的目標是將使用者的意圖（Goal）轉化為實際的操作行為，成為一個能獨立解決問題的數位員工。
	Agentic AI 則代表了一個更高層次的自動化架構，它是由多個 AI 代理人串接而成的工作流程 (Workflow)。在這種模式下，複雜的任務會被拆解成多個特定子任務，並交由不同的代理人協作完成。這種「多代理人（Multi-agent）」的設計，讓 AI 系統能在極少的人為監督下，完成更為精細且具備邏輯深度的複雜業務需求，是企業邁向全自動化營運的關鍵。

隨著企業持續推動數位轉型，各類業務資訊系統不斷被導入，例如客戶關係管理、企業資源規劃、供應鏈管理、資料分析平台與各種內部服務系統。雖然這些系統能協助企業更有效地管理營運與資料，但對使用者而言，日常工作也因此變得更加多樣且複雜。員工往往需要在多個系統之間切換操作，查詢不同來源的資料，並手動整合資訊以完成一項完整的業務流程。同時，不同系統之間的流程與資料格式也可能存在差異，使得使用者必須投入額外的時間學習與適應，甚至需要跨部門溝通與協作，才能順利完成工作任務。在這樣的工作環境下，要提升生產力，存在以下的課題：

• 需要使用多個系統，導致業務流程變得更繁瑣

• 身分認證資訊分散且管理複雜，完成一項業務流程需要切換使用不同資訊系統。

• 系統間需頻繁進行資料複製，造成效率低下。

• 大量重複性作業，耗費時間與人力成本。

• 例外事件或非固定業務流程沒有標準的處理方法

• 對於非定期執行的業務、少量或多樣化的個別業務與例外事件的處理方法不明確。

• 業務支援部門或領域專家們忙於應對大量使用者的詢問。

• 實際業務中的自動化與效率化推進緩慢

• 業務流程無法標準化導致實現自動化非常困難。

• 系統整合及 AI 專案的導入實作耗費大量人力工時。

• 由業務使用者自主完成的效率化目標具有高度困難性。

AI 智能代理徹底改變了企業資訊化的面貌，它將原本員工必須在 ERP、CRM 或 RPA 等多個孤島系統間手動切換、整合資訊的破碎流程，轉變為以任務為中心的自動化模式。透過統一的自然語言入口，AI 智能代理能夠自主串接後台系統並完成跨平台操作，讓企業從辛苦的人力回應轉向高效的自助服務，實現生產力的實質飛躍。

IBM AI 智能代理平台應用解決方案

IBM watsonx Orchestrate 是一個用於構建 AI 智能代理運行環境的整合工作平台。 它不僅僅是用於回應查詢，業務使用者只需在聊天介面中輸入想做的事情，系統就能執行各種業務處理，甚至是結合多項流程的作業，自動化並高效率地完成任務。

IBM watsonx Orchestrate 將應用程式整合、邏輯決策、生成式 AI、任務執行與可視化流程編排整合成一體，讓使用者能夠以簡單的方式設計出高度智能、可擴展的複雜業務流程。

• 應用程式整合（Apps）：是技能（Skills）運作的動力來源，技能負責與使用者互動並啟用 Apps 完成特定任務。例如：從人員招募平台（ThisWay Global）中篩選出適合工作職位的應徵者。

• 自動化邏輯決策工作流程（Automations）：是讓工作流程能夠根據特定業務邏輯自動執行的重要元件。工作流程可以使用條件判斷、流程分支與任務順序等機制，讓整個流程不需要人為干預也能正確運行。例如：依據工作職位與應徵者能力計算合理薪資範圍。

• 對話式內容生成（Gen AI）：透過 LLMs 來完成許多需要語意理解、內容生成與問題推理的任務，大幅提升工作效率與智慧化程度。例如：產生邀請應徵者面試的電郵內容。

• 整合企業內部應用系統執行特定工作任務（Pre-built Apps）：系統預先整合好的各種企業應用，讓使用者能快速串接並呼叫這些工具來完成工作流程中的任務。例如：寄送應徵者面試邀約的電郵。

下圖是一個典型的 AI 採購代理人流程範例，具體展示了 IBM watsonx Orchestrate 如何串聯多種工具，將原本繁瑣的人力採購決策轉化為自動化的閉環流程。在整個過程中，AI 智能代理扮演了核心協調者，從最初的資訊檢索開始，透過 Salesforce 獲取產品清單，並運用 CrewAI 的 Text2SQL 技術分析銷售數據，甚至能調用 watsonx.ai 的預測模型精準預估未來銷量。進入決策階段後，AI Agent 展現了推理能力，利用 IBM Granite LLM 計算最佳採購量並給出合理解釋，同時結合 RAG 技術在供應商知識庫中篩選最適對象。最終，AI 智能代理不再只是給予建議，而是實質參與執行，透過 watsonx Orchestrate 驅動採購流程，並在 Salesforce 中建立訂單、經由 Outlook 自動發送郵件，完成了從數據分析到業務執行的全自動化整合，體現了 AI 智能代理將複雜業務邏輯轉化為高效生產力的實踐。

IBM watsonx Orchestrate 智能代理平台三大特色

IBM watsonx Orchestrate 提供了一個全方位的 AI 智能代理生態系，讓企業能夠快速從概念走向實踐。首先，平台提供了可立即使用的範本型智能代理 (Template Agents)，涵蓋銷售、採購與人力資源等專業領域，並透過「Agent Connect」夥伴生態系統提供豐富的預建代理人。其次，平台大幅降低了技術門檻，提供符合使用者需求的開發體驗：非技術人員可利用 Agent Builder 進行無程式碼（No-code）開發，快速建立代理人並整合近 500 種主流企業應用工具，而開發者則可運用 Agent Development Kit (ADK) 進行深度的程式擴充。最後，平台具備強大的多個智能代理無縫協同運作能力，透過多代理協調（Multi-Agent Orchestration）機制，將零散的代理人整合在統一的操作介面下，實現跨任務的複雜協同執行，有效釋放企業數位勞動力的潛能。

• ① 可立即使用的範本型智能代理（Template Agents）

基於 IBM「Client Zero」理念，也就是先在 IBM 內部優先導入並驗證技術成效的實務經驗，IBM 針對人力資源、銷售與採購等多個企業常見的業務領域，整理出已被證實具備高度價值的應用場景，並提供預先建置的智能代理（Prebuilt Agents）。這些 AI 智能代理結合 IBM 內部實際導入經驗所建立的流程模板，並已整合主要業務系統與常見工作流程，企業可依據自身需求快速挑選合適的工作任務並調整為符合實際營運的情境。透過這種方式，企業在導入 AI 智能代理時，能大幅降低開發與整合的複雜度，有效縮短導入時間並加速部署落地，使 AI 能更快投入實際業務應用。同時，Prebuilt Agents 的種類也將持續新增與擴充，以支援更多企業場景與需求。

• ② 提供符合使用者需求的 AI 智能代理開發體驗

IBM watsonx Orchestrate 提供彈性的智能代理開發環境，能同時滿足不同技術背景使用者的需求。無論是具備業務知識但缺乏程式開發經驗的使用者，或是具備專業程式設計能力的開發人員，都能透過適合的方式建立與管理 AI 智能代理。使用者可透過圖形化介面與資產目錄，選擇既有工具並設定代理行為，以 GUI 式低程式碼方式快速建立智能代理與工作流程，降低開發門檻並加速應用導入；同時，開發者也能利用既有的開發工具與程式語言撰寫程式碼，自由打造、整合與測試各類智能代理與工具。透過結合低程式碼與程式開發的雙軌模式，watsonx Orchestrate 讓企業能更靈活地建構 AI 自動化流程，並快速擴展各種智慧應用場景。

• ③ 多個智能代理的無縫協同運作

IBM watsonx Orchestrate 提供單一智能代理平台，使多個 AI 智能代理能在同一環境中進行協同運作，實現所謂的多代理協調（Multi-Agent Orchestration）。透過此平台，企業可以整合與管理不同來源的智能代理，不僅能呼叫由 watsonx Orchestrate 所建立的代理，也能連接其他工具或平台所打造的代理服務。使用者可透過 Agent Builder 或 ADK 開發各類工具與技能，並結合知識庫中的附加文件作為補充資料來源，使代理能更有效地理解與處理任務。同時，平台亦支援利用 Prebuilt Agent 建立的智能代理，以及從 Agent Connect 中選擇並整合第三方智能代理。透過這種開放且整合的架構，企業能充分活用既有系統與 AI 資產，建立更完整且高效率的智慧工作流程，並提升整體使用者體驗。

AI 智能代理常見的使用情境

IBM watsonx Orchestrate 利用生成式 AI 實現多種業務的效率提升，特別適用於以下幾種典型場景：

• AI 智能服務台（AI Help Desk Automation）

企業可透過 IBM watsonx Orchestrate 建立 AI 智慧服務台，以快速回應來自顧客與員工的大量詢問需求。此情境結合 RAG 技術，讓 AI 能從企業知識庫中檢索相關資訊並生成精準回應，同時可透過 AI 智能代理觸發應用程式技能，提供自助式服務，例如查詢資訊、提交申請或執行簡單流程。此外，系統也可整合多種通訊通路，例如企業網站聊天或 Slack 等協作平台，讓使用者能在熟悉的環境中直接與 AI 互動。透過這種方式，企業能降低客服與內部支援的工作負擔，同時提升服務回應速度與整體使用者體驗。

• 跨系統業務流程自動化（Cross-System Business Automation）

在企業日常營運中，許多業務流程往往橫跨多個系統，例如 ERP、CRM 或採購與人資系統，使得員工需要在不同平台之間切換操作。透過 IBM watsonx Orchestrate 的智能代理能力，可將分散在不同系統中的流程進行整合與自動化，並補足既有系統無法涵蓋的業務需求。平台可結合工作流程管理與 Robotic Process Automation，協助自動執行重複性任務並串接各系統操作。例如在人力資源、採購與銷售管理等場景中，AI 代理能協助處理申請、查詢與流程協調，大幅減少人工操作與額外系統開發負擔，進而提升整體業務效率。

• 生成式 AI 業務流程整合（Generative AI Process Integration）

企業在導入生成式 AI 後，下一階段的重要課題是如何將 AI 能力真正整合到日常業務流程中。透過 IBM watsonx Orchestrate，企業可以靈活運用多種 LLMs 與提示語設計，讓生成式 AI 在不同業務場景中發揮作用。平台可整合多個應用系統與資料來源，並讓 AI 代理依據任務需求選擇適合的模型與提示語，完成分析、生成內容或協助決策等工作。透過多模型與多提示語的靈活運用，企業能將生成式 AI 從單一工具提升為支援整體業務流程的智慧能力，進一步擴大 AI 在企業營運中的應用價值。

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