10年前，当大多数企业还在探索AI能做什么时，ManageEngine卓豪就已经成立了自己的AI实验室，并陆续将机器学习、深度学习技术融入旗下IT管理产品体系。
今年5月，ManageEngine卓豪在全球发布智能体AI能力，在各产品中引入Zia智雅智能体。时隔5个月，这套智能体能力开始进入中国市场，首批推出30余款Zia智雅智能体，计划到2026年底扩展至100余款。更重要的是，ManageEngine卓豪选择将这些智能体免费提供，不额外收取Token使用费用。
从规则判断到自主执行，IT运维在变
回顾IT管理的发展，AI在运维领域的应用大致经历了四个阶段。早期 IT 运维以预设规则驱动为主：比如设定阈值，当 CPU 利用率超过 99% 时，自动重启指定进程。但不同企业的 IT 架构、业务环境差异显著，静态阈值难以适配多样化场景，阈值配置不当甚至会干扰正常业务运行。
随着机器学习技术的引入，IT管理开始具备预测和分析能力。系统可以根据历史数据和实际运行状态，动态判断异常情况，减少对人工设置阈值的依赖。
大模型的出现让AI产生了革命性的变化，也进一步拓展了在IT管理中的应用。面对海量告警和事件，生成式AI能够分析其中规律，结合历史记录和知识库总结问题，并给出相应的解决建议。
如今，智能体可以根据任务自主执行操作，并依据执行结果调整后续步骤，在必要时由人工介入。这让AI有机会承担更多重复性运维工作，减少人为操作失误，提高问题处理效率。
据埃森哲中国调研显示，63% 的中国企业已经部署 AI 助手或 AI 赋能的知识管理系统，而一年前该比例仅为28%；此外，Gartner 对IT 负责人的调研显示，75% 的 IT 管理者正在试点、部署或已经落地各类 AI 智能体。由此可见，AI在企业中的应用正从辅助分析延伸到具体任务的执行。
要让智能体真正运行起来，肯定少不了大模型这个幕后英雄。目前企业使用大模型主要有两种方式：一种是通过API调用DeepSeek、ChatGPT等公有大模型，按照实际使用量付费；另一种是在本地部署开源大模型，企业需要自行配置GPU、服务器等计算资源，并承担后续运维工作。
按照ManageEngine卓豪中国首席运营官李飞的测算，以DeepSeek V4版本为例，每年可能产生20万至40万元的费用。ManageEngine卓豪此次推出的智能体，选择了另一种收费方式。
ManageEngine卓豪中国首席运营官 李飞
30余款智能体，开始处理日常运维工作
ManageEngine卓豪此次推出了智能体零成本使用模式，零成本是指企业无需调用外部大模型，也不需要自行部署大模型，直接使用ManageEngine卓豪自研的Zia智雅大模型和智能体即可。对于已经使用ManageEngine卓豪产品的企业，可以直接在原有产品里开启智能体能力，无需额外付费。
ManageEngine卓豪还提供了多种模型的选择，为已经使用DeepSeek等AI工具的企业提供了MCP接口。
10月28日，Zia智雅系列智能体将在深圳举办的2026 ManageEngine卓豪用户大会上正式亮相。
目前，Zia智雅智能体已深度嵌入其五大核心解决方案：全栈可观测性（FSO）、统一服务管理（USM）、统一终端管理与安全（UEMS）、身份与访问管理（IAM），以及安全信息与事件管理。
以根因分析智能体为例，在IT运维场景中，当用户发现网络速度明显变慢时，运维人员通常需要逐一排查防火墙、终端、路由器等设备，查看设备状态和日志，有时需要经过数百次检查才能找到问题根源。
根因分析智能体能够根据现有IT设备的数据分析故障原因，必要时还会主动从终端获取更多数据进行复查，最终给出解决方案。对于已预先授权的操作（例如关闭交换机端口），智能体还能直接执行。
在IT服务管理场景中，IT部门每天需要处理大量服务工单。当工单集中涌入时，有限的运维人员往往难以及时响应，只能逐一处理，或者增加人手。
ManageEngine卓豪推出的一线专家智能体可自动识别工单内容，根据问题性质从知识库中查找解决方法。对于比较简单的问题，可以直接将解决方案发送给用户，并批量处理重复性工单；遇到较为复杂的问题，则转交人工处理。
根据ManageEngine卓豪的统计，在全栈可观测性场景中，智能体可将设备修复时间缩短40%至60%；在企业服务管理场景中，可处理40%至60%的服务工单；在终端安全管理方面，部分原本需要数小时完成的工作，可以缩短至分钟级。此外，在身份与访问管理领域，三年投资回报率可达到219%。
除了已经发布的智能体，ManageEngine卓豪还提供了Zia智雅智能体构建器。用户可以通过自然语言描述需求，并利用低代码或无代码组件，配置安全护栏、上下文和知识库等内容，生成适合自身IT环境的智能体。
运维管理减负，智能体走进业务场景
作为一家制造企业，IT运维一直是福田康明斯的一项繁重工作。过去，企业已经通过统一纳管等方式提高运维效率，如果进一步引入智能体，就有机会从现有的管理方式走向自动化运维，甚至实现主动运维和主动服务。
福田康明斯在IT运维上，首先面临的挑战是设备种类多、数量大。办公环境中既有笔记本、台式机，也有工作站和便携式工作站。生产环节则涉及多种工控机，其中不少设备随生产设备一同引入，难以按照统一标准配置。福田康明斯IT经理刘元福表示，公司仅办公电脑就有约1200台，大量不同类型的设备，也让账号、软件、硬件和资产管理变得复杂。
福田康明斯IT经理刘元福
其次是安全与合规这一企业长期重点关注的议题。员工终端设备一旦遗失，即便设置了登录密码，硬盘仍有被拆卸、数据遭非法读取的风险。与此同时，终端漏洞也可能成为攻击者的突破口，引入勒索软件等安全威胁。
使用ManageEngine卓豪产品后，福田康明斯在统一纳管、安全防护、自动化运维和集成合规四个方面都有了明显改善。
首先是设备的统一管理。福田康明斯将约1200台办公电脑以及其他不同类型的终端设备纳入同一平台，IT人员不再需要分别管理，日常运维工作量明显减少，也因此有更多时间投入数字化和AI相关工作。
在安全防护方面，福田康明斯通过BitLocker对硬盘进行加密。除了电脑本身的账号和密码保护，硬盘也有独立的加密措施。即使电脑丢失或硬盘被拆卸，没有相应的解密密钥，也无法直接读取其中的数据。
日常运维也变得越来越自动化，一些原本需要IT工程师处理的工作也开始转向员工自助完成。以密码管理为例，通过自助服务，员工可以自行完成密码重置，减少对IT人员的依赖。
在合规管理方面，比如补丁和漏洞管理采用集中管理方式，考虑到补丁更新可能与现有软件或业务系统产生兼容性问题，IT工程师会先进行验证，再通过统一平台推送。整个更新过程可以在用户无感知的情况下完成。
在AI智能体的应用上，福田康明斯制定了分三步走的规划。第一步是围绕具体业务场景开发单点智能体，第二步是将智能体扩展到采购、供应链、客户支持等业务部门，形成部门级智能体。第三步则是整合此前分散部署的智能体和技能模块，建立福田康明斯专属知识库，最终形成企业级智能体。
目前，福田康明斯已经有数十个智能体投入运行，例如市场数据分析。过去市场数据分析主要由专门团队完成，需要收集大量数据，再通过Excel或BI工具进行处理，形成管理层需要的标准报告。如果业务人员提出临时性、个性化的问题，还需要分析人员重新加工数据。特别是在非工作时间，或者市场团队陪同客户走访时，临时出现的问题很难得到及时回答。引入智能体后，业务人员可以直接通过手机提问，查询不同市场、不同区域的历史及当前数据。
零成本之外，继续加码中国市场
自 2002 年布局中国市场以来，ManageEngine 卓豪持续深耕本土化服务。20多年过去，目前已经积累了约5000家中国客户，拥有超过100家合作伙伴。
ManageEngine卓豪全球副总裁Mathivanan谈到，中国客户尤其关注本地化部署和定制化需求。由于国内外使用的技术生态并不完全相同，ManageEngine卓豪也在积极与DeepSeek等本土技术进行衔接。
ManageEngine卓豪全球副总裁Mathivanan
ManageEngine卓豪计划未来五年将在中国投入4.25亿元，主要用于数据中心建设、AI研发、技术支持和客户赋能。目前，公司已经在上海和北京建有两座自主运营的数据中心，分别承担主要业务和灾备功能。
ManageEngine卓豪全球产品市场总监Ananth还解释了智能体零成本的商业逻辑，AI智能体本身就是产品研发的一部分，也是数据中心提供服务的一部分。“能够实现零Token成本智能体AI，主要依托三大核心优势：30 年的工程技术积淀，经过验证的自研 AI 模型，以及自有运营的基础设施。”Mathivanan谈到。
卓豪公司中国总裁侯康宁进一步指出，如果部分特殊场景需要调用DeepSeek、WorkBuddy等第三方模型，客户仍需支付相应的Token费用。
“智能体主要是在现有IT管理产品中调用已有功能，完成分析、操作等任务，与生成代码、文章等应用相比，Token消耗相对有限。”李飞说道。
对ManageEngine卓豪而言，智能体未必需要成为新的收费项目。将AI能力融入现有产品，让客户获得更多使用价值，正是ManageEngine卓豪此次选择的商业模式。
