可信数据为高效 AI 提供动力。Ivanti Neurons 可将数据转化为上下文，并将洞察连接到贯穿 IT 和安全运营的受治理行动。它基于经过验证的记录系统构建，确保每项决策都准确、可问责且可付诸行动。
将上下文转化为一致且受治理的决策
Ivanti Neurons 将 AI 应用于从上下文创建到执行的全过程，使决策与策略、基于角色的控制、持续学习和可追溯性保持一致。
统一的智能体 AI 框架
Ivanti Neurons 平台的决策层
AI 只有建立在可信数据、一致上下文之上，并在受控条件下执行，才能真正创造价值。Ivanti Neurons 统一的智能体 AI 框架可将数据转化为上下文，并将洞察连接到贯穿 IT 和安全运营的协调、受治理行动。该框架基于经过验证的记录系统构建，确保每项决策都准确、可问责且可执行。
将可信数据转化为 AI 驱动的决策
让每项决策都基于共享的记录系统
AI 基于平台记录系统中的权威数据运行，确保跨领域决策保持一致。
在资产、服务和用户之间应用实时上下文
该框架将共享的运营上下文应用于平台数据，并通过 MCP、API 和连接器扩展到外部系统，从而确保决策准确、受治理，并反映现实环境中的依赖关系。
在 IT 工作流中交付一致且受治理的 AI 决策
AI 可在 IT 和安全工作流中做出具备上下文感知能力的决策，以减少碎片化，并提升团队与系统之间的协同一致性。
将 AI 决策直接连接到自动化与执行
统一 AI 会考虑工作流、依赖关系和下游影响，通过自动化与编排触发协调执行，并内置策略执行和审批控制。
通过经验证的结果持续改进 AI 洞察
AI 可从平台中捕获的真实运营结果中学习，强化未来决策，并提供对性能和结果的可见性。
特性与功能
从上下文到执行，应用于每项决策
统一的智能体 AI 框架可将智能应用于诊断、决策和行动，确保每个结果都受治理、可追溯，并建立在可信数据之上。
智能体辅助
在工作流中提供建议和后续操作，并给出清晰的依据和支持性上下文，以增强用户信任并促进采用。
AI 驱动的诊断
分析经过标准化的平台数据，以识别根本原因和下游影响，并通过清晰证据和上下文洞察提供支持。
AI 驱动的知识管理
捕获结果和运营知识，改进未来决策，并减少人工知识传递。
策略感知决策
应用策略、业务上下文、依赖关系、工作流和服务影响，指导安全、可解释且符合组织控制要求的行动。
执行感知 AI
在采取行动前考虑依赖关系、工作流和服务影响，确保执行安全且符合策略要求。
协调式工作流触发
通过平台自动化和编排触发操作，将决策推进到执行阶段，并具备基于角色的访问、审批关卡和完整可审计性。
跨系统感知
使用模型上下文协议 (MCP) 检索实时上下文并跨外部系统协调决策，同时保持治理、安全性和一致的平台上下文。
对话式 AI 辅助访问
通过自然语言体验、专用 AI 智能体和多智能体工作流访问平台智能。Ivanti Neurons 还支持通过 MCP 对可信平台上下文进行受治理访问，使外部 AI 工具和未来 AI 体验成为可能，同时维护安全性、治理和记录系统完整性。
贯穿 Ivanti Neurons 平台的决策能力
统一的智能体 AI 框架可将智能应用于可信数据，连接决策与执行，并确保一致且受治理的结果。
常见问题解答
什么是智能体 AI 框架？
智能体 AI 框架是帮助 AI 理解上下文、指导决策并跨工作流协调行动的智能层。在 Ivanti Neurons 中，统一的智能体 AI 框架充当平台的决策层，将可信数据转化为上下文，并将洞察连接到贯穿 IT 和安全运营的受治理行动。
AI 在 IT 工作流自动化中发挥什么作用？
AI 可帮助 IT 工作流自动化超越静态步骤和人工交接。它能够解读可信运营数据、指导优先级排序、建议后续操作，并通过受治理的工作流支持执行。在 Ivanti Neurons 中，AI 基于平台记录系统运行，因此决策和自动化都建立在准确的资产、服务和运营上下文之上。
Ivanti Neurons 平台智能体 AI 框架如何实现工作流自动化？
Ivanti Neurons 平台智能体 AI 框架在一个运营模型中连接可信数据、AI 驱动的决策和受治理的执行。它通过关系和运营上下文丰富平台数据，然后通过协调式工作流帮助团队从查询迈向洞察再到行动。这为自动化提供了所需的上下文和控制，使其能够在 IT 和安全运营中更一致地运行。
AI 洞察与 AI 决策有什么区别？
AI 洞察可帮助团队了解正在发生的情况。AI 决策则应用上下文、策略和业务影响，建议下一步应采取的行动。组织可以选择适合的自主程度，从人工辅助决策到在既定护栏内自动执行。
将可信数据转化为协调行动
借助 Ivanti Neurons，将数据、决策和执行连接到单一 AI 驱动的运营模型中。