IBM 在其全球 TechXchange 大会上宣布了一系列以生产为中心的 AI 和基础设施创新，旨在帮助企业从 AI 实验阶段迈向在开发速度、运营弹性和业务流程自动化方面取得可衡量的提升。这些更新涵盖代理 AI 编排、混合/多云可观察性、大型机运维以及 AI 优先的开发者工具，旨在弥合由碎片化环境、数据质量问题以及大规模常见的治理挑战所造成的采用差距。
IBM Generative AI SDLC 解决方案架构
行业预测显示，生成式人工智能在未来几年有望释放超过4万亿美元的经济价值。然而，由于工具孤立、政策控制不一致以及跨混合环境的脆弱集成模式，许多组织仍难以将人工智能付诸实践。IBM 最新的产品组合更新强调了生产就绪性、实时治理以及跨云、本地和大型机系统集成的统一控制平面。
IBM 软件产品高级副总裁 Dinesh Nirmal 强调，AI 生产力正在成为业务敏捷性的倍增器，消除整个技术生命周期中的瓶颈。他指出，IBM 的增强功能可提升开发人员生产力，增强代理编排能力，并深化基础架构智能，从而推进企业级成果所需的技术基础。
增强代理编排中的信任和性能
IBM 代理 AI 战略的核心是 Watson Orchestrate，它目前已聚合了来自 IBM 及其合作伙伴的 500 多种工具和可定制的特定领域代理。Orchestrate 的设计目标是与工具和环境无关，从而支持跨异构堆栈的一致部署、策略实施和生命周期治理。
即将推出的一项值得关注的功能是 AgentOps，它是代理系统的内置可观察性和治理层，可提供完整的生命周期透明度。AgentOps 具有实时监控和基于策略的控制功能，旨在确保代理可靠、安全地运行，并从触发到结果的整个过程提供可审计的行为。以常见的人力资源入职流程为例。如果没有 AgentOps，团队通常只能在事后才发现策略或数据处理问题。有了 AgentOps，每个操作都会根据策略进行监控，并实时标记异常，从而可以立即采取纠正措施，从而实现从始至终的合规且可预测的入职流程。
为了减少开发人员和业务团队之间的摩擦，IBM 还简化了代理设置和协调：
- 代理工作流：团队可以采用标准化、可重复使用的流程，以一致、持久的方式协调多个代理和工具，取代那些在规模化或变更下容易失效的脆弱脚本。这可以减少维护开销，并提高端到端自动化的可靠性。
- Langflow 集成：非专业团队可以使用 Langflow 的拖放构建器快速设计、连接和部署代理流程 - 通常将构建时间从几小时压缩到几分钟，并扩大可以安全参与自动化设计的人员范围。
IBM 正在通过 Watson X Assistant for Z 将代理功能扩展到大型机。这些 IBM Z 代理将操作从被动故障排除转变为主动的、意图驱动的管理。它们能够维护对话上下文、自动化运行手册，并遵守 Z 环境固有的安全/合规性防护。与最新的 IBM z17 平台相结合，焕然一新的体验旨在简化运营工作流程，并提高需要高水平保障的核心系统的操作效率。
为代理和操作构建可信上下文层
IBM 在收购 HashiCorp 之后推出了 Infragraph 项目，这是一个智能、统一的可观察性控制平面，旨在取代混合云和多云环境中常见的碎片化工具链以及手动的、电子表格驱动的流程。随着资产规模的扩大，工具的蔓延会形成信息孤岛，从而降低响应速度并使风险管理复杂化。
借助 Infragraph，企业可以获得涵盖 HashiCorp 云平台 (HCP) 内部及外部管理的基础设施资源和安全态势的整合、近乎实时的视图。实际上，当出现关键 CVE 时，团队不再需要协调群发邮件和手动维护 CSV 跟踪器。Infragraph 提供单一事实来源，用于识别受影响的组件、验证修复措施，并可视化跨资源集群（例如 VPC 内的容器）的暴露情况，从而缩短评估和解决风险的平均时间。
展望未来，IBM 计划将 Infragraph 与更广泛的 IBM 软件连接起来，包括 Red Hat Ansible 和 OpenShift、Watsonx Orchestrate、Concert、Turbonomic 和 Cloudability。愿景是建立一个统一基础架构、安全性和应用程序的一致数据和策略模型，为代理和运营商提供可信的、基于上下文的遥测数据，从而更快、更自信地采取行动。
通过 AI-First SDLC 提高开发人员生产力
IBM 预览了 Project Bob，这是一个 AI 优先的开发者系统，旨在实现软件开发生命周期的协作。目前的编码助手主要提供代码补全功能，而 Project Bob 则定位为一个任务生成型代理协作工具，可帮助开发人员在庞大且不断发展的代码库中编写、测试、升级和保护软件。
Project Bob 协调了 Anthropic Claude、Mistral、Llama 和 IBM Granite 等领先的 LLM 平台，选择适合任务情境的功能，同时保持不同环节的连续性。主要功能包括：
- 多语言支持： 目前已针对 Java、JavaScript/TypeScript 和 Python 进行了优化，并扩展了对 RPG、Go、C#、Rust、PHP、Kotlin 等语言的覆盖范围。这种覆盖范围主要针对企业产品组合中常见的异构堆栈。
- 端到端 Java 现代化： 跨单体应用和分布式服务实现自动化升级、框架迁移和多步骤重构。目标是实现持久的大规模现代化，降低回归风险，缩短变更周期。
- 代理、上下文感知执行： 协调编码、测试和补救流程，以维持跨任务的状态和意图，减少减慢交付速度的上下文切换和交接。
- 企业级安全性和规模： 集成“左移”漏洞扫描、加速 FedRAMP 强化的支持以及量子安全加密迁移的指导，将安全和合规模式嵌入到日常工作流程中。
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