ServiceNow 藉由新功能擴大使用者的 AI 可視性

ServiceNow 推出全面的 AI 管理解決方案
隨著企業快速採用 AI 代理並實施新穎的工作流程,集中監督的需求變得非常重要。ServiceNow 藉由新推出的 AI Control Tower 來解決這項挑戰,為企業提供 AI 生態系統的完整能見度。該公司同時宣布推出 Agent Fabric 通訊架構,可與現有通訊協定整合。
集中式 AI 治理平台
AI Control Tower 可作為企業指揮中心,監督所有 AI 作業,包括代理活動、模型部署和工作流程管理。這個統一的儀表板可讓 IT 管理員和利害關係人監控專屬和第三方 AI 實作的整個生命週期。
主要功能包括
- 即時監控所有 AI 元件的效能
- 全面的法規遵循追蹤與治理控制
- 針對所有已部署的 AI 系統進行集中庫存管理
- 各種營運指標的詳細分析報告
"ServiceNow AI 體驗與創新集團副總裁 Dorit Zilbershot 解釋說:「這項解決方案為企業創造了單一窗格,可視化其整個 AI 佈局。"管理員可以追蹤部署狀態、區分代理系統與傳統 ML 系統,並維護整個企業的治理標準。
AI 可視性的需求與日俱增
隨著企業越來越多地透過試點計畫測試 AI 代理,維持監督與管理多個 SaaS 解決方案面臨類似的挑戰。包括 Writer 與其 AI HQ 平台在內的數家供應商正在開發類似的監控功能,以追蹤代理程式的行為。
ServiceNow 的計畫以 2023 年 9 月推出的預先建置 AI 代理為基礎,擴充其代理程式庫,以因應各種企業用例,同時整合內建的協調功能。
可互操作的代理程式通訊
新推出的 AI Agent Fabric 可讓 ServiceNow 代理與外部 AI 系統之間進行無縫互動。專為與領先通訊協定相容而設計,包括
- Anthropic 的模型情境通訊協定 (MCP)
- Cisco 的 AGNTCY 框架
- Google 的 Agent2Agent (A2A) 標準
"Zilbershot 強調:「我們的焦點超越特定通訊協定 - 我們正在建立一個支援所有主要通訊標準的開放式平台。「這可確保客戶能夠利用整個生態系統的創新」。
目前,Agent Fabric 只供早期使用者使用,將於 2024 年第三季全面上市。隨著企業越來越需要跨平台的代理通訊,互操作性解決方案有望透過在不同系統之間實現上下文共享來加速人工智能的採用。
雖然 MCP 和 A2A 等標準展示了產業的進步,但人工智慧社群仍持續朝向明確的通訊協定演進,因為這些協定最近才出現。
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傳統搜尋平台和AI代理通常要求使用者在找到產品或服務後切換視窗以完成購買。萬事達卡通過將其支付網絡嵌入AI平台,正在革新這一流程,使交易能在同一生態系統內順暢進行。該公司推出了Agent Pay計畫,將萬事達卡的支付系統整合進AI聊天平台。在接受VentureBeat採訪時,萬事達卡首席數據與AI官員Greg Ulrich表示,Agent Pay「完成了代理搜尋的循環」。「我們的目標是通過在平台內
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評論 (2)
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Finally! Centralized AI oversight is exactly what we need. The chaos of managing multiple AI agents without a dashboard was giving me headaches 😅. Hope this tool actually integrates well with existing workflows.
ServiceNow scheint hier echt einen Nerv getroffen zu haben. Die zentrale Verwaltung von KI-Agenten ist ja mittlerweile ein riesiges Thema in vielen Unternehmen. Ich frage mich, wie gut sich das mit bestehenden Tools von anderen Anbietern integrieren lässt. Hoffentlich bleibt es nicht nur ein weiteres isoliertes Dashboard, sondern wird wirklich zur Schaltzentrale. Die Entwicklung geht so schnell, da kann so eine Übersicht echt helfen, den Überblick zu behalten. Mal sehen, was die Konkurrenz jetzt antwortet! 🤔

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