现代平台能够引导工作、协助员工、自动化决策，并越来越多地使人工智能能够行动。一旦上线，数据、集成、模型、用户行为和需求的变化会迅速影响质量、性能、成本和风险。
我们通过支持、监督和性能纪律，管理和持续改进您的平台环境，以保持可靠性、管理AI驱动的执行，并推动价值朝正确方向发展。
提升平台可靠性和支持
加强作战可视性和控制
治理人工智能代理和人工智能主导执行
保持人工监督和问责
长期保持性能和价值
01
管理平台管理、事件、发布、变更、供应商和改进积压，保持环境可用、及时更新，并与服务和业务结果保持一致。
02
监控、管理和控制人工智能代理的技术行为和生产生命周期，以便在影响大规模结果之前及时识别和解决新出现的问题。
03
持续对自动化和代理性工作进行人工监督，监控结果，审查异常情况，调查异常行为，并在超出定义界限时介入。
04
连接平台健康、采用率、工作流程性能、人工智能行为、质量、成本和业务成果，以规范持续改进和价值实现。
通过思想领导力和研究，启迪创新
平台运营是保持平台上可靠、安全、支持、治理和改进所需的持续服务和控制。随着平台自动化和人工智能的增加，运营部门还必须监控行为、异常、成本和业务影响——而不仅仅是技术可用性。
传统支持通常集中在事故、服务水平和技术维护。平台运营涵盖采用率、工作流程性能、人工智能行为、质量、价值实现以及持续改进。
AI代理操作可能涵盖版本、提示、执行跟踪、工具使用、权限、延迟、成本、任务完成、输出质量、异常、漂移、策略合规及退休。重点在于生产中运行的代理的技术行为和生命周期。
人机环路描述了一种监督模型，其中自动化或代理系统可以在规定范围内执行常规工作，而人们则监督整体行为和结果。人类不会批准每一个行为。他们监控绩效，审查异常情况，调查异常模式，并在阈值被突破时进行干预。
人机参与流程（Human-in-the-Loop）将人员直接置于工作流程中，以做出决策、提供批准或处理特定交互。人机环路允许AI主导的工作在限定范围内进行，同时由人员在运营层面监督系统及其结果。
运营数据揭示了用户在哪些方面遇到困难、事件反复发生、工作流程放缓、AI行为变化、成本增加或能力未被充分利用。我们将这些信号与服务、质量、采用和业务指标结合起来，通过受控的待办列表和发布周期优先改进。
"*" indicates required fields