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这种动态方法由管理代理的编排引导，使系统能够适应每个事件的独特特征，同时保持一致的准确性和可靠性。管理代理不断评估情况，为每个任务选择和协调最合适的子代理。这种编排确保所有操作不仅能有效执行，而且能在整个事件生命周期中得到适当记录和跟踪。

潜在业务影响

我们的概念验证展示了协作式 AI 在事件管理方面的巨大潜力。在受控测试期间，我们观察到 Now Assist 和 Copilot 之间的协同作用如何改变事件解决流程。该系统成功地保持了跨平台的情境感知，确保 Teams 中的通信无缝反映在 ServiceNow 中，反之亦然。这种同步解决了事件管理中最持久的挑战之一：不同平台之间信息碎片化和更新不一致的问题。

概念验证表明，在解决事件后文档这一长期挑战方面取得了令人鼓舞的成果。我们的人工智能代理之间的协作互动展示了自动生成全面事件报告和知识库文章的能力。这种自动化可能会将传统上耗时的手动流程转变为精简、可靠的知识保存和传输系统。

同时促进人工智能代理之间的实时协作，这表明事件解决效率显著提高。此外，自动化文档功能可以带来更全面、更易于访问的知识库，从而能够在未来更快地解决类似事件。

未来方向和流程框架

展望未来，我们看到了在跨平台甚 投资者电子邮件列表 至跨企业扩展这种协作模式的巨大潜力。新的人工智能功能和增强的推理模型的引入有望实现代理之间更加复杂的交互。我们特别兴奋地探索新兴技术如何增强系统从过去事件中学习并主动提出预防措施的能力。

我们的经验告诉我们，成功的多智能体实施需要仔细关注技术集成和人为因素。在进一步扩展智能体能力和继续构建具有强大护栏的复杂认知架构方面，还有大量工作要做。随着向智能体 AI 的显著转变，工作界面也必须改变——我们需要重新思考未来人类/AI 协作应该是什么样子。

在我们继续开发该系统的过程中，我们仍然专注于维持自主操作和人工监督之间的微妙平衡，确保我们的人工智能协作能够增强而不是复杂化事件管理过程。

结论：企业AI代理的新篇章

我们的概念验证实施证明了 AI 协作在企业环境中的巨大潜力。通过集成 Now Assist 和 Microsoft Copilot，我们展示了多代理系统如何增强事件管理，同时为知识捕获和传递构建更强大的基础。虽然仍处于早期阶段，但这一实施表明，通过周到的架构和设计，AI 代理可以成为企业团队中有价值的合作伙伴，与人类一起努力改善运营成果。