- ServiceNow 的 AI 控制塔平台允许您集中、安全地管理、监控和运行 AI 代理。
- 人工智能的有效性在很大程度上取决于清晰的数据架构和模块化的知识管理。
- 多模型策略和与 OpenAI 的联盟提供了根据业务需求集成各种 LLM 的灵活性。
你可能听说过目前办公室里人工智能的热潮，但很多人忽略了一个事实：仅仅连接一个强大的模型就指望它创造奇迹是不够的。真正的关键在于管理和协调这些工具，避免它们陷入混乱，而这正是 ServiceNow 的优势所在。
我们已经从人工智能仅提供建议的时代，迈入了它能够执行实际操作并自动化复杂流程的时代。我们说的不仅仅是回答问题的聊天机器人，而是一个由技术从头到尾处理问题的生态系统，始终在严格的监管下运行，以防止机器偏离预定路径。
控制核心：人工智能控制塔
为了防止公司沦为无人监管的人工智能代理的“蛮荒西部”，ServiceNow 推出了AI 控制塔。该工具充当集中式控制塔，使公司能够监控并确保每个人工智能代理都严格按照预期执行任务，同时保障组织的敏感数据安全。
工作流程非常合理：首先，连接客户的数据源；然后，将智能信息集成到运营流程中；最后，执行相应的操作。这一点至关重要，因为如今有数百个活跃代理，如果不加以监控，可能会带来相当大的运营风险。
服务台管理就是一个绝佳的例子。人工智能代理可以接收工单，诊断问题，找到技术解决方案，并在无需人工干预的情况下实施修复。事实上，高达 75% 的一级问题已实现自主解决，极大地提升了技术团队的工作效率。
与 OpenAI 的战略联盟以及模型的灵活性
ServiceNow并未局限于开发自有模型，而是选择了开放灵活的策略。它与OpenAI长达数年的合作，包括将GPT-5.2集成到Xanadu平台，都体现了其成为终极协调者的目标，使企业能够选择最符合自身安全或性能需求的模型。
这种架构将控制层与建模层分离。因此，企业可以灵活调整风险策略和预算，而无需依赖单一供应商。这是一种非常明智的方法，它避免了技术锁定，并允许企业根据问题的具体情况，充分利用各种生命周期管理（LLM）的优势。
事实：防止幻觉的燃料
说实话，如果你把杂乱无章的文档和混乱的PDF文件输入到复杂的AI系统中，结果只会是错误百出、令人匪夷所思。AI的智能程度完全取决于它所掌握的文档质量。如果内部知识库一团糟，你最终只会大规模地自动传播错误信息。
为了避免这种情况，实施严格的层级分类体系至关重要。摒弃混乱的标签；我们需要的是受控词汇表和模块化结构。这被称为组块化，即将信息分解成易于理解和验证的小块，从而避免语言模型凭空捏造答案。
成熟之路分为三个截然不同的阶段。首先是基础阶段，在此阶段，系统会去除噪声并建立命名规范。接下来是专业阶段，在此阶段，系统会使用强制性模板来确保数据结构良好。最后是精英阶段，在此阶段，系统会将 Now Assist 和 GenAI 集成到预先验证的、具有自愈能力的数据流中。
自动化、安全与运营未来
编排不仅限于响应文本；它还涉及生命周期管理 (LLM) 发起 API 调用来执行任务。这涵盖了从管理计算资源以优先处理紧急任务到自动部署系统补丁和更新等所有方面，从而确保最终用户不会感受到任何中断。
在安全性方面，目标是让每个AI代理都拥有自己的身份和明确的权限，并使用各种网络安全程序和工具，使其像其他员工一样受到保护。RaptorDB的强大功能进一步增强了这一点，这款优化数据库显著提升了平台的分析能力，足以支持数万亿个工作流。
为了维持整个系统的正常运转，ServiceNow 提出了游戏化文化。它不再依靠大量的编辑人员来审核手册，而是创建了成就等级（铜牌、银牌和金牌）来奖励那些不断更新知识的专家，从而将数据治理转变为一个社区驱动且自我维持的过程。