北京
在 ServiceNow Knowledge 2026 大會上，兩家公司宣布正在擴展合作，致力于為企業提供受治理的自主智能體，覆蓋從員工桌面到 AI 工廠的各個環節。
企業級 AI 已經學會了生成，也掌握了推理。現在，企業正在提出下一個問題：AI 該如何執行操作？
早期智能體系統已經展示了其潛力，不再局限于響應簡單的提示詞，而是能夠處理更復雜的任務。下一步是將這些能力引入企業環境 —— 智能體在實際工作流中運行時，必須具備上下文理解、可控性和一致性。
兩家公司正在擴展全棧協作，提供安全且易于部署的專用自主 AI 智能體，這些智能體由 NVIDIA 加速計算、開放模型、特定領域技能和安全的智能體執行軟件驅動，并整合 ServiceNow Action Fabric 的企業工作流上下文和 ServiceNow AI Control Tower 的治理能力。
ServiceNow 推出 Project Arc，這是一款專為開發者、IT 團隊和管理員等知識工作者打造的自主桌面智能體，其具備可長時間運行與自進化的能力。
ServiceNow AI Platform 執行副總裁兼總經理 Jon Sigler 表示：“Project Arc 代表了我們與 NVIDIA 持續協作的下一步，即將自主執行引入桌面端。通過將 OpenShell 的運行時層與 ServiceNow AI Control Tower 相結合，并由 ServiceNow Action Fabric 提供支持，我們正在提供企業級 AI 所需的治理和安全性。”
開放模型和智能體技能助力企業級 AI 規模化
NVIDIA 智能體技能使 ServiceNow AI Specialists 等專業智能體能夠在企業工作流中提供有針對性的功能。例如用于構建專業深度研究智能體的 NVIDIA AI-Q Blueprint，賦能 ServiceNow AI Specialists 收集上下文、綜合信息并支持跨業務職能的更復雜決策制定。
此外，包括 NVIDIA Nemotron 開放模型在內的 NVIDIA Agent Toolkit 為開發定制化 AI 應用提供靈活的構建模塊和專業技能。
高效的 AI 工廠
NVIDIA AI 工廠旨在為生產級 AI 提供極低成本、極高效率的 Token 經濟學。相比于 NVIDIA Hopper，NVIDIA Blackwell 平臺每瓦輸出的 Token 量提升了 50 多倍，使每百萬 Token 的成本降低至原本的近三十五分之一。對于在數百萬個工作流中運行智能體的企業來說，這種效率可以決定 AI 從試點到大規模生產應用的速度。
ServiceNow AI Control Tower 與 NVIDIA Enterprise AI Factory 驗證設計結合，將治理和可觀察性擴展到大規模 AI 工作負載。借助新增的智能體可觀察性能力，組織可以實時監測行為并管理從部署到優化的 AI 系統全生命周期。
AI 正在成為一種新的工作方式。當下正發生的變化在于，大規模部署 AI 所需的核心要素—— 能力強大的智能體、內置的安全護欄和經驗證的性能 —— 正在全面匯聚。
具有先行性的公司將是為智能體提供執行基礎設施、決策上下文和確保每個行動都有跡可循的治理能力的公司，NVIDIA 和 ServiceNow 正為全球企業實現這一目標。
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