Kort fortalt
- Resolve er det styrede udførelseslag, der omsætter anmodninger, alarmer og AI-beslutninger til handling på tværs af virksomhedens IT-systemer.
- AgentLab håndterer tvetydighed og kontekst; Arbejdsgangsdesigner styrer gentagelig udførelse; Revisionsspor gør aktiviteter synlige og auditerbare.
- Driftsreglen er enkel: Brug AI, hvor vurdering tilfører værdi, og brug deterministiske arbejdsgange, hvor pålidelighed, tilladelser og dokumentation er afgørende.
Styret AI-opløsning kræver både LLM'ernes ikke-deterministiske ræsonneringsevner kombineret med en deterministisk automatisering, der afgør, hvor ræsonneringen skal slutte, hvor kontrolleret udførelse skal begynde, og hvordan resultatet kan dokumenteres. Resolve leverer dette system.
AgentLab fortolker anmodninger og driftskontekst, håndterer tvetydighed og identificerer den rette næste handling. Arbejdsgangsdesigner omsætter denne handling til en defineret sekvens med kontrolleret udførelseslogik. Revisionsspor leverer den aktivitetsbaserede registrering, som teams har brug for til at gennemgå resultater og undersøge undtagelser. Tilsammen giver de virksomheder en praktisk vej fra AI-ræsonnering til styret handling på tværs af IT-systemer.
| AI-ræsonnering | Deterministisk arbejdsgang |
|---|---|
| AI-ræsonneringFortolk hensigt, arbejd med ufuldstændige oplysninger, indhent kontekst, og vælg den næste godkendte handling. | Deterministisk arbejdsgangUdfør definerede trin, anvend kontroller, håndter fejl, log aktiviteter, og test, om handlingen virkede. |
Én Resolve-model til at afgøre, hvad AI skal gøre
Arbejdsdelingen og risikogrænsen er den samme designbeslutning: AgentLab ræsonnerer, Arbejdsgangsdesigner udfører, og Revisionsspor leverer dokumentation. Brug disse fem spørgsmål til at anvende modellen på enhver proces, du automatiserer i Resolve.
| Grænsespørgsmål | Designbeslutning | Resolve-funktion |
|---|---|---|
| GrænsespørgsmålEr inputtet tvetydigt? | DesignbeslutningBrug AI til at fortolke naturligt sprog, sammenholde tilladt kontekst eller stille et afklarende spørgsmål. | Resolve-funktionAgentLab |
| GrænsespørgsmålKan handlingen påvirke adgang, produktion eller en kritisk tjeneste? | DesignbeslutningSend udførelsen gennem en gennemgået arbejdsgang med eksplicitte tilladelser, sikkerhedsforanstaltninger og godkendelser. | Resolve-funktionArbejdsgangsdesigner |
| GrænsespørgsmålKan succes defineres? | DesignbeslutningTilføj et valideringstrin, der kontrollerer systemtilstanden eller bekræfter brugerens resultat. | Resolve-funktionArbejdsgangsdesigner |
| GrænsespørgsmålHvad kan gå galt? | DesignbeslutningDefiner forventede fejl, timeouts, gentagelser, kompenserende handlinger og eskaleringsveje, før du automatiserer. | Resolve-funktionArbejdsgangsdesigner og Revisionsspor |
| GrænsespørgsmålHvor er menneskelig vurdering nødvendig? | DesignbeslutningBevar godkendelses- eller eskaleringspunkter for politiske undtagelser, væsentlig risiko eller utilstrækkelig dokumentation, og sørg for, at tidligere aktiviteter er tilgængelige til gennemgang. | Resolve-funktionArbejdsgangsdesigner og Revisionsspor |
Grænsen mellem deterministisk og ikke-deterministisk bør afspejle handlingens risiko, kvaliteten af den tilgængelige kontekst og din mulighed for at verificere resultatet.
En VPN-anmodning fra hensigt til løsning med Resolve-platformen
Antag, at en medarbejder siger, "Min VPN fungerer ikke." Anmodningen er let at læse, men ufuldstændig. Problemet kan skyldes en adgangskode, et udløbet certifikat, en enhedskonfiguration, netværket eller selve VPN-tjenesten. Et styret løsningsforløb kan adskille de usikre dele fra de gentagelige.
- En Resolve-VPN-agent fortolker anmodningen i AgentLab
Resolves AI identificerer brugerens hensigt, genkender, at problemet vedrører VPN-adgang, og beder om manglende oplysninger, når det er nødvendigt. På dette trin ræsonnerer den om anmodningen i stedet for at ændre et system.
- Resolve-arbejdsgangen indsamler betroet kontekst
AI'en eller en godkendt arbejdsgang indsamler de input, som processen kræver, såsom brugerens identitet, enhed, seneste godkendelsesresultat, relevant tjenestestatus og billet-historik. Dit team beslutter, hvilke kilder der er betroede, og hvilke data processen må anvende.
- Resolve-arbejdsgangen udføres
Når det sandsynlige problem og de nødvendige input er klarlagt, vælger AI blandt arbejdsgange, som dit team allerede har gennemgået. Den opfinder ikke en ny produktionsprocedure under interaktionen.
- Resolve-arbejdsgangen kører den kontrollerede sekvens
Arbejdsgangen kører diagnosticerings- og afhjælpningstrinnene i en defineret rækkefølge. Den kan forgrene sig baseret på kendte betingelser, kræve godkendelse før en følsom ændring og stoppe eller eskalere, når en kontrol mislykkes.
- Resolve-arbejdsgangen verificerer resultatet
Arbejdsgangen bør teste resultatet: Kan brugeren godkende? Er den forventede konfiguration til stede? Er den relevante tjeneste genoprettet? Kontrollér, at problemet rent faktisk blev løst.
- Resolve-arbejdsgangen afslutter processen eller eskalerer
Hvis kontrollerne godkendes, opdaterer processen registreringen og kommunikerer resultatet. Hvis der fortsat er usikkerhed, overdrager den sagen til en person sammen med de allerede indsamlede oplysninger, så teknikeren kan fokusere på undtagelsen i stedet for at gentage den indledende vurdering.
Sådan får Resolve det hele til at fungere i praksis
Hos Resolve bruger vi AI-baseret ræsonnering til at fortolke forespørgsler og den operationelle kontekst og overlader derefter udførelsen til deterministiske arbejdsgange. Resolves Workflow Designer understøtter defineret udførelseslogik og fejlhåndtering. Teams kan tildele arbejdsgangstilladelser, og operatører kan følge arbejdsgangens aktivitet gennem Audit Trail. Disse kontroller hjælper teams med at anvende det samme mønster for ræsonnering og udførelse på tværs af processer i servicedesk og IT-drift.
Det skaber en løsningsproces, der kan forstå en forespørgsel, udføre en godkendt handling, verificere resultatet og involvere en person, når dokumentationen eller risikoen kræver det. Når du bevidst designer disse grænser, bliver AI en del af en styret driftsmodel i stedet for en ukontrolleret genvej til produktion.
Se, hvordan dette fungerer i praksis, ved at prøve Resolve Platform Experience her.
Ofte stillede spørgsmål
Hvad er styret AI-baseret problemløsning?
Styret AI-baseret problemløsning bruger AI til at fortolke forespørgsler og kontekst og dirigerer derefter udførelsen gennem godkendte arbejdsgange med tilladelser, sikkerhedsforanstaltninger, validering, revisionsspor og definerede punkter for menneskelig gennemgang.
Hvorfor ikke lade en AI-agent udføre hele processen?
AI er nyttig, når inputtet er tvetydigt, eller når den næste handling afhænger af konteksten. Deterministiske arbejdsgange egner sig bedre til produktionshandlinger, der kræver forudsigelig logik, kontrollerede tilladelser, kendt fejlhåndtering og et resultat, der kan verificeres. Resolve kombinerer begge dele.
Hvordan fungerer AgentLab, Workflow Designer og Audit Trail sammen?
AgentLab fortolker forespørgslen og konteksten. Workflow Designer kører den godkendte sekvens og dens kontroller. Audit Trail giver indsigt i arbejdsgangens aktivitet og understøtter gennemgang, styring og velinformeret eskalering.
Hvor bør et menneske fortsat være involveret?
Bevar menneskelig godkendelse eller eskalering, når undtagelser fra politikker, væsentlig risiko, utilstrækkelig dokumentation eller en udefineret betingelse for succes kræver menneskelig dømmekraft. Resolve-arbejdsgangen bør gøre disse overdragelser tydelige i stedet for at behandle dem som eftertanker.