ITSM 中的 Chatbots、virtual assistants 与
AI agents

AI驱动的交互现已成为我们生活中的常态。从食品配送应用和电子商务平台到职场IT支持，你很可能已经与AI驱动的界面互动过以获得帮助。那么，弹出的AI驱动界面（或聊天窗口）该如何称呼？是chatbot？virtual assistant？还是最新流行词AI agents？

答案是：视情况而定。

在ITSM术语中，这些词汇现在常被交替使用，但它们在底层技术和解决的问题上各不相同。让我们解析它们的区别以及它们在ITSM中的功能。

Chatbots：数字前线支持代理

Chatbots是预定义了特定条件、对话流程和决策树的软件程序。它们根据用户的响应模拟对话交流，前提是这些响应已内置于chatbot的预定义规则或流程中。IT服务台通常部署chatbot来处理常见问题、密码重置、工单创建和基本故障排除。

例如，假设Zylker的员工Santhosh遇到VPN连接问题。他没有联系IT支持，而是转向集成在Zylker自助门户中的chatbot——Zylkbot。Zylkbot提供清晰的分步指导，帮助Santhosh自行解决问题，避免了基本支持任务中对人工的需求。

Chatbots的局限性

• 它们无法完成未预定义的任务，也无法自主处理多步骤问题。
• 它们缺乏个性化交互的能力；不会从之前的对话中学习，因此常常难以提供定制或上下文相关的帮助。

Virtual assistant：更智能的个人助理

Virtual assistants比典型的chatbots更进一步。它们能理解自然语言，使对话更流畅、更相关。不仅仅是回答基础问题，它们还能连接IT系统处理更复杂的任务。

与遵循预定义脚本的传统规则型chatbots不同，virtual assistants利用自然语言处理（NLP）、智能搜索和机器人流程自动化（RPA）来实现更动态、具上下文感知的交互。这使它们能处理更广泛的请求，提供相关且有用的答案。企业使用virtual assistants执行IT支持任务，如报告事件、生成报告、分析趋势和检测异常，减轻人工支持代理的负担。

想象你是一名IT服务台经理，经常需要跟踪关键指标并生成报告。无需手动筛选数据，virtual agent可以帮你完成。只需说：“显示本月按渠道分类的支持工单”，virtual assistant即可即时生成柱状图，清晰呈现视觉分析。

Virtual assistants的局限性

• 与先进的AI解决方案不同，virtual assistants仍依赖用户发起命令和交互，限制了其自主操作能力。
• 它们的NLP能力虽然比chatbots更先进，但仍无法准确识别用户的真实意图。

AI agents：自主且决策驱动

ChatGPT的发布推动了GenAI在ITSM中的广泛应用。企业开始利用GenAI能力处理如总结事件解决方案、进行事件后评审和生成IT支持响应内容等任务。现在，我们进入了AI在ITSM旅程中的新纪元，特色是具备代理能力的AI agents。

什么是AI agents？

AI agent是一种智能模型，能够从工单、电子邮件或对话中检测用户意图，自主收集上下文数据、做出决策并执行任务。AI agents可针对特定用途部署，如硬件故障排除代理、软件配置代理、密码重置代理等。

这些AI agents感知环境，推理理解用户意图，然后规划一系列任务以实现目标。通过使用强化学习等先进学习技术，它们不断优化决策过程，适应新场景，提升工作流程效率。

当AI agents与专注于特定任务的其他AI agents协作时，其能力显著增强。通过协作，这些智能代理构建了所谓的代理式AI系统——一个动态网络，能够：

• 高效分配任务给专门的AI agents
• 根据实时数据调整策略
• 在最少人工干预下简化工作流程
• 以高度自主性运行
• 通过经验学习持续改进

例如，假设一家大型IT服务机构管理着庞大的硬件和软件资产库存。为确保运营不中断，关键资产如笔记本电脑、服务器和软件许可证在库存低于预设阈值时必须补充。

一个AI驱动的采购代理可以通过持续监控库存水平并在必要时发起采购请求，实现资产补充自动化。该采购代理：

• 与资产管理系统集成，持续跟踪库存水平。
• 当库存低于预设限额时触发警报。
• 根据价格、交货时间和过往表现评估供应商。
• 根据预定义政策生成并提交采购请求。
• 确保采购符合预算限制和政策。
• 监控订单进度并提供实时更新。
• 分析过去的采购趋势以优化未来决策。

这里有一些 AI 代理可以发挥重要作用的更多用例

• AI 代理通过自动诊断、解决和预防问题，加速事件响应。它们会深入系统日志、网络流量和用户报告，找出根本原因并采取行动以最小化停机时间。它们会查看历史数据和实时活动，识别可能表明事件的模式，并采取措施防止中断发生。
• 为了保持 IT 服务运营的顺畅，AI 代理可以在变更部署前评估风险和影响。它们还可以在部署后检查系统功能，确保稳定性并防止意外故障。
• AI 代理通过分析用户行为、偏好和以往互动，提升用户体验。它们会推荐恰当的服务，评估对话中的情绪，并根据用户的反馈微调响应，使支持更加直观和灵敏。
• 在防止资产故障方面，AI 代理监控系统性能数据并提前规划维护。通过预测软件故障或硬件磨损，AI 代理帮助减少服务中断并延长 IT 资产的使用寿命。

在所有这些场景中，AI 代理最大的优势是能够推理并采取行动，而无需人工逐步指导。没有 AI 代理，技术人员将不得不花费大量时间和精力执行这些劳动密集型任务。

AI 代理的局限性

AI 代理的表现取决于其训练数据的质量。对于 IT 服务管理的 AI 代理来说，如果基础的工单数据不完整、过时或存在偏差，AI 代理的决策和响应可能存在缺陷。这可能导致不准确的建议、不公平的结果，甚至在 AI 无法适应新的、不可预见的情况时带来安全风险。

您的 IT 服务台需要什么？聊天机器人、虚拟助手，还是 AI 代理？

下表详细说明了聊天机器人、虚拟助手和 AI 代理之间的区别。

选择合适的方案取决于您的 IT 需求。如果您的 IT 团队处理大量常见问题，聊天机器人足以回答基本支持查询。但对于重复且劳动密集的流程，如员工入职和离职，AI 代理则非常有用。

这并不意味着组织会完全用 AI 代理取代聊天机器人。相反，IT 团队会根据适用的用例、实施复杂度和成本效益权衡选择合适的功能。企业将结合聊天机器人、虚拟助手和 AI 代理，以在自动化、成本和效率之间取得最佳平衡，而非完全转型。