高信任工程领域与 AI 智能体：介绍 IBM Engineering AI Hub v1.0（本月推出）

在复杂的工程与产品生命周期管理中，工程团队正在经历深远的数字化转型，生成式 AI 可以提供帮助。然而，在精度和合规性不可妥协、结果必须准确的工程领域，生成式 AI 的应用不能掉以轻心。

即使是一个不合理的要求也可能导致代价高昂的返工、计划延误和低质量的结果，从而危及产品甚至公司的生存。这对于汽车、航空航天或医疗设备等关键的、受监管的行业尤其重要，这些行业的错误可能会影响产品和业务的成功。缺乏企业级严格性或忽略关键保障的 AI 应用，可能会削弱其所期望提供的速度与自动化承诺。

正确实施可以为您的工程团队和相关利益方带来更高的速度、清晰度和构建信心。

在工程领域，AI 的一种有前景的模式是应用任务级 AI 自动化，由专门构建的智能体驱动，旨在专门完成这些任务。这在实现新型自动化的同时，也降低了因对大语言模型 (LLM) 进行通用查询而产生错误的风险。

我们在即将推出的 IBM Engineering AI Hub v1.0 产品中采用了这种方法。这是 IBM 工程生命周期管理的一个附加组件，它将提供智能体，在用户现有工具中呈现为新的“智能”功能。

首个版本预计于 2025 年 10 月 14 日起提供，包含针对以下用例设计的智能体：

• 需求质量分析：高效编写高质量需求。使用智能体生成的质量评分来识别和解决需求规范中的潜在风险。
• 询问您的需求：使用自然语言与您的需求互动，获取问题、摘要、翻译等答案。
• 工作项目概要：快速切换上下文，快速了解长期运行的复杂任务、缺陷和其他工作项目。

工程师在使用需求工程应用 DOORS Next 和跟踪与规划应用 Workflow Management 时，将能够在集成的用户体验中访问这些 AI 驱动的结果。

智能体大有可为，但并非万能。我们的设计原则包括让人类始终掌控主导权（即：AI 提供建议，人类做出决策）、为用户设定合理期望，以及通过验证与确认收集证据，确保任务级自动化展现出足够的准确性、可靠性和实用性。

随着产品和系统日益“软件定义”，且复杂性不断增加，对更智能、更自动化工具的需求比以往任何时候都更迫切。IBM Engineering AI Hub 的建立就是朝着这个方向迈出的一步。

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