ServiceNow 为其 AI Control Tower 增加了新功能，使 AI 智能体更易于治理，同时将其更名为 Super Intelligence Control Tower（SICT）。此外，公司还更新了 EmployeeWorks，让构建 AI 智能体变得更加容易。
作为 SICT 的新组件，AI Passport 为每一个智能体（无论来自 ServiceNow 还是第三方）赋予可验证的身份，并对其活动提供运行时控制。
ServiceNow AI 产品管理高级副总裁 Nenshad Bardoliwalla 表示，随着企业将自主智能体从试点扩展到生产环境，它们正面临新的挑战：“如果企业无法确认哪些智能体在运行、它们在做什么、能访问哪些系统，那么快速扩展就会变成一种风险。”
AI Passport 是一种为 AI 智能体签发的加密签名凭证，在运行时接受校验，以核实企业授权的范围。当智能体在其护照范围内活动时，可以自由运作；一旦试图越界，就会强制执行预设动作，包括重定向、限制、带着正确上下文重新连接该智能体，甚至触发终止开关。所有动作都会被审计，从而可以追踪智能体的活动。
该功能构建在开放规范之上，因此任何治理产品、身份提供商或执行点都可以为自家及第三方的 AI 智能体签发和验证凭证，并且在多智能体工作流的每一步都可验证这些凭证。
每道门都配一名保安
Dickson Research 首席分析师 Frank Dickson 认为，这是实实在在的进步。“如今大多数智能体治理就像一个监控摄像头，它记录下发生了什么，好让人事后回看录像。而 AI Passport 是每道门口的保安。”
他表示，这些控制措施超越了 ServiceNow 自家的智能体：“对于第三方智能体，护照取代了智能体本身对其权限的‘声明’。听信智能体自己说它能做什么，正是智能体式 AI 的一个致命弱点。”
他还说：“护照的可信度取决于签发它的机构。在这里，签发机构是 ServiceNow 的 CMDB、其 GRC 策略以及工作流审批。如果这些数据过时，护照也就过时了。ServiceNow 基于开放规范来构建值得肯定，但开放规范只有在别人采用时才有意义。英伟达是发布合作伙伴，而 ServiceNow 表示执行部分的实现仍在构建中。”
除 AI Passport 外，ServiceNow 还通过一系列其他功能强化了治理工具，包括用于发现网络上未经批准的智能体的影子 AI 检测、400 多个可跨平台和厂商进行 AI 发现的连接器、访问映射，以及持续的企业 AI 可观测性。
公司还发布了成本治理功能；将消耗、成本、质量与“已实现用户价值”关联起来、帮助团队优化 AI 使用的“价值智能”；作为 ServiceNow IT 资产管理一部分、并与 Control Tower 集成的 AI 成本管理；以及策略执行。
AI Passport、影子 AI 检测和 AI 成本管理预计将于年底前可用。
EmployeeWorks 增强功能
第三代 ServiceNow EmployeeWorks 现在允许员工为其构建的自主 AI 个人助理添加自动化功能。公司表示，ToolSmith 是一个新的智能体式开发环境，可将工具构建“从数天缩短到数分钟”。
ServiceNow 员工体验部门高级副总裁 Bhavin Shah 表示，企业一直想做的，“是给开发者一种构建方式，但这种构建必须是受治理的，让他们能够留在所需的护栏和控制之内，从而为公司内部的服务对象完成安全但深入且有能力的那些工作。”
ToolSmith 有助于解决这一问题。它是一个氛围编程环境，开发者可以用自然语言描述需求，为 ServiceNow EmployeeWorks AI 助理构建自动化。ServiceNow 表示，ToolSmith 基于超过 7.5 万个 API 训练，并针对可靠性和 Token 效率进行了优化。开发者可以通过同样的对话界面测试和优化其输出。
ServiceNow 表示，ToolSmith 还能判断接下来该构建什么，通过扫描日志“找出修复、改进或发明下一个最佳工作流的机会”。
另一方面，公司表示，非技术员工可以构建新的 Productivity Assistants，以执行基于情境或角色的工作，包括长时间运行的任务。此外还提供预构建助理，首批包括若干面向 HR 服务交付的助理。
EmployeeWorks 本身开箱即带两个助理：一个研究助理，可根据用户角色检索内部与外部来源寻找答案；一个日历助理，ServiceNow 称其“超越了典型的日历预约方案，能够协调细致入微的请求，例如为整个团队安排季度一对一会议并选在对项目工作干扰最小的日子，或者找出最不忙乱的一天把团队聚起来开一整天的工作坊”。
为自动化重复性任务，Productivity Routines 会在后台主动运行，重复常规步骤并在无人干预的情况下交付成果。员工只需描述想自动化的内容、选择必要的工具，然后部署该例行程序。
“这个原则是对的，”Dickson 说，“离工作最近的人最了解问题所在。”
但他补充道：“护栏的好坏取决于其背后的决策。按照 ServiceNow 的描述，Productivity Routines 在无人干预的情况下于后台运行。那是无人监督的工作，应该有人对它负责。”
EmployeeWorks 的所有这些增强功能目前处于受控可用阶段。
总结
Moor Insights & Strategy 驻场分析师 Melody Brue 表示，这些发布表明 ServiceNow 正将其现有的安全与工作流控制扩展到更广泛的角色，用于治理跨系统的智能体行为。
“AI Passport 让身份和授权范围可验证，Control Tower 提供监督与执行，ToolSmith 则扩展了智能体在企业护栏内行动所借助的工具和连接器，”她说，并补充道，加之 CEO Bill McDermott 最近将 ServiceNow 定位为一家安全公司，“这表明其有志成为企业自主性的控制点。”
不过她表示：“现在重要的是，ServiceNow 能否在智能体实际触及的各系统之间，一致地执行边界并验证结果。”
Dickson 同样心存疑虑。
“ServiceNow 称 Control Tower 按用户、部门和运行时追踪支出，并把支出与质量和价值挂钩。但刹车是另一回事，”他指出，“分级告警、限流和阻断执行都是用将来时描述的，预计年底推出的 AI 成本管理集成也是如此。”
然而，“一块你能盯着看的仪表并不等于刹车，”他说，“每天早上运行的 Productivity Routine 就是一张长期采购订单。应该有人为它签字。”
他建议，在每一个智能体和每一个例行程序上线之前，都为其指定具名负责人和预算，并向 ServiceNow 询问后台例行程序的辅助次数如何计算、目前是否存在硬性上限。在限流功能发布当天就打开它，并用自家账单核对它的看板数据。
尽管存在这些顾虑，他表示 ServiceNow 的方向是对的。“智能体应当无论走到哪里都带着自己的权限、上级和预算。但在刹车真正交付之前，那份预算仍然得由人来决定。”
本文最初发表于 CIO。
