Kort sagt
- Resolve är det styrda körlagret som omvandlar förfrågningar, aviseringar och AI-beslut till åtgärder i hela företagets IT-system.
- AgentLab hanterar tvetydighet och kontext; Workflow Designer styr repeterbar körning; Audit Trail gör aktiviteter synliga och granskningsbara.
- Driftsregeln är enkel: använd AI där bedömning tillför värde, och använd deterministiska arbetsflöden där tillförlitlighet, behörigheter och bevis är viktiga.
Styrd AI-lösning kräver både LLM:ers icke-deterministiska resonemangsförmåga och deterministisk automatisering som avgör var resonemanget ska sluta, var kontrollerad körning ska börja och hur resultatet ska kunna bevisas. Resolve tillhandahåller det systemet.
{{deeplink:359685:[AgentLab]:agentlab}} tolkar förfrågningar och operativ kontext, hanterar tvetydighet och identifierar rätt nästa åtgärd. {{deeplink:359685:[Workflow Designer]:workflow_designer}} omvandlar den åtgärden till en definierad sekvens med kontrollerad körningslogik. {{deeplink:359685:[Audit Trail]:audit_trail}} tillhandahåller den aktivitetsnivåbaserade dokumentation som team behöver för att granska resultat och undersöka undantag. Tillsammans ger de företag en praktisk väg från AI-resonemang till styrda åtgärder i hela IT-systemen.
| AI-resonemang | Deterministiskt arbetsflöde |
|---|---|
| AI-resonemangTolka avsikten, arbeta med ofullständig information, samla in kontext och välj nästa godkända åtgärd. | Deterministiskt arbetsflödeUtför definierade steg, tillämpa kontroller, hantera fel, logga aktiviteter och testa om åtgärden fungerade. |
En Resolve-modell för att avgöra vad AI ska göra
Arbetsfördelningen och riskgränsen är samma designbeslut: AgentLab resonerar, Workflow Designer kör och Audit Trail tillhandahåller bevis. Använd dessa fem frågor för att tillämpa modellen på alla processer du automatiserar i Resolve.
| Gränsfråga | Designbeslut | Resolve-funktion |
|---|---|---|
| GränsfrågaÄr indata tvetydig? | DesignbeslutAnvänd AI för att tolka naturligt språk, sammanföra tillåten kontext eller ställa en förtydligande fråga. | Resolve-funktionAgentLab |
| GränsfrågaKan åtgärden påverka åtkomst, produktion eller en kritisk tjänst? | DesignbeslutSkicka körningen genom ett granskat arbetsflöde med uttryckliga behörigheter, skyddsåtgärder och godkännanden. | Resolve-funktionWorkflow Designer |
| GränsfrågaKan framgång definieras? | DesignbeslutLägg till ett valideringssteg som kontrollerar systemets tillstånd eller bekräftar användarens resultat. | Resolve-funktionWorkflow Designer |
| GränsfrågaVad kan gå fel? | DesignbeslutDefiniera förväntade fel, tidsgränser, försök igen, kompenserande åtgärder och eskaleringsvägar innan automatisering. | Resolve-funktionWorkflow Designer och Audit Trail |
| GränsfrågaVar krävs mänsklig bedömning? | DesignbeslutBehåll punkter för godkännande eller eskalering vid policyundantag, väsentlig risk eller svaga bevis, med tidigare aktiviteter tillgängliga för granskning. | Resolve-funktionWorkflow Designer och Audit Trail |
Gränsen mellan deterministiskt och icke-deterministiskt bör återspegla åtgärdens risk, kvaliteten på den tillgängliga kontexten och din förmåga att verifiera resultatet.
En VPN-förfrågan från avsikt till lösning med Resolve-plattformen
Anta att en anställd säger: "Min VPN fungerar inte." Förfrågan är enkel att läsa men ofullständig. Problemet kan gälla ett lösenord, ett utgånget certifikat, en enhetskonfiguration, nätverket eller själva VPN-tjänsten. Ett styrt lösningsflöde kan skilja de osäkra delarna från de repeterbara.
- En Resolve VPN-agent tolkar förfrågan i AgentLab
Resolves AI identifierar användarens avsikt, förstår att problemet gäller VPN-åtkomst och ber om saknad information när det behövs. I detta skede resonerar den kring förfrågan i stället för att ändra ett system.
- Resolve-arbetsflödet samlar in betrodd kontext
AI:n eller ett godkänt arbetsflöde samlar in de indata som processen kräver, till exempel användarens identitet, enhet, senaste autentiseringsresultat, relevant tjänstestatus och ärendehistorik. Ditt team avgör vilka källor som är betrodda och vilka data processen får använda.
- Resolve-arbetsflödet körs
När det sannolika problemet och nödvändiga indata är tydliga väljer AI:n bland arbetsflöden som ditt team redan har granskat. Den hittar inte på en ny produktionsprocedur under interaktionen.
- Resolve-arbetsflödet kör den kontrollerade sekvensen
Arbetsflödet kör diagnostik- och åtgärdsstegen i en definierad ordning. Det kan förgrena sig baserat på kända villkor, kräva godkännande före en känslig ändring och stoppa eller eskalera när en kontroll misslyckas.
- Resolve-arbetsflödet verifierar resultatet
Arbetsflödet bör testa resultatet: Kan användaren autentisera? Finns den förväntade konfigurationen? Har den relevanta tjänsten återhämtat sig? Verifiera att problemet verkligen har lösts.
- Resolve-arbetsflödet slutför ärendet eller eskalerar det
Om kontrollerna godkänns uppdaterar processen posten och kommunicerar resultatet. Om osäkerheten kvarstår överlämnas ärendet till en person tillsammans med de bevis som redan har samlats in, så att teknikern kan fokusera på undantaget i stället för att upprepa den inledande triageringen.
Så får Resolve allt detta att fungera i praktiken
På Resolve använder vi AI-baserat resonemang för att tolka förfrågningar och det operativa sammanhanget, och överlämnar sedan utförandet till deterministiska arbetsflöden. Resolves Workflow Designer stöder definierad körningslogik och felhantering. Team kan tilldela behörigheter för arbetsflöden, och operatörer kan följa arbetsflödesaktivitet genom Audit Trail. Dessa kontroller hjälper team att tillämpa samma mönster för resonemang och utförande i processer för servicedesk och IT-drift.
Detta skapar en lösningsprocess som kan förstå en förfrågan, vidta en godkänd åtgärd, verifiera resultatet och involvera en person när bevisen eller risken kräver det. När du utformar dessa gränser medvetet blir AI en del av en styrd operativ modell i stället för en okontrollerad genväg till produktion.
Se hur detta fungerar i praktiken genom att prova Resolve Platform Experience {{deeplink:359685:[här.]tour_url}}
Vanliga frågor
Vad är styrd AI-baserad problemlösning?
Styrd AI-baserad problemlösning använder AI för att tolka förfrågningar och sammanhang och dirigerar sedan utförandet genom godkända arbetsflöden med behörigheter, skyddsåtgärder, validering, spårbarhet och definierade punkter för mänsklig granskning.
Varför inte låta en AI-agent utföra hela processen?
AI är användbart när indata är tvetydig eller när nästa åtgärd beror på sammanhanget. Deterministiska arbetsflöden lämpar sig bättre för produktionsåtgärder som kräver förutsägbar logik, kontrollerade behörigheter, känd felhantering och ett verifierbart resultat. Resolve kombinerar båda.
Hur fungerar AgentLab, Workflow Designer och Audit Trail tillsammans?
AgentLab tolkar förfrågan och sammanhanget. Workflow Designer kör den godkända sekvensen och dess kontroller. Audit Trail ger insyn i arbetsflödesaktiviteten och stöder granskning, styrning och välgrundad eskalering.
Var bör en människa fortfarande vara involverad?
Behåll mänskligt godkännande eller mänsklig eskalering där policyundantag, betydande risk, svaga bevis eller ett odefinierat villkor för framgång kräver bedömning. Resolve-arbetsflödet bör göra dessa överlämningar tydliga i stället för att behandla dem som efterhandsfrågor.