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(yè)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(huán)節(jié)。

企業(yè)級 AI 已經(jīng)學會了生成，也掌握了推理?，F(xiàn)在，企業(yè)正在提出下一個問題：AI 該如何執(zhí)行操作？

早期智能體系統(tǒng)已經(jīng)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(yè)環(huán)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。

在 ServiceNow Knowledge 2026 大會上，NVIDIA 創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官黃仁勛與 ServiceNow 董事長兼首席執(zhí)行官 Bill McDermott 在開幕主題演講中共同探討了企業(yè)級 AI 的下一發(fā)展階段。

兩家公司正在擴展全棧協(xié)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(zhí)行軟件驅(qū)動，并整合 ServiceNow Action Fabric 的企業(yè)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(fā)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。

與獨立的 AI 智能體不同，Project Arc 通過 ServiceNow Action Fabric 與 ServiceNow AI Platform 原生連接，為自主桌面智能體執(zhí)行的所有操作引入治理能力、可審計性和工作流智能。它可以訪問在設備上安裝的本地文件系統(tǒng)、終端和應用，從而完成傳統(tǒng)自動化無法處理的復雜多步驟任務，同時具備企業(yè)大規(guī)模部署 AI 時實際所需的控制能力。

這項工作的設計是基于每個公司對長時間運行的自主智能體所需的三大需求：可定制的開放模型和特定領域技能，以及確保智能體在運行時不暴露敏感數(shù)據(jù)或系統(tǒng)的安全性 —— 一切都運行在能夠提供高效Token 經(jīng)濟學的 AI 工廠上。

要將該級別的自主性引入企業(yè)需要從一開始就進行控制。

Project Arc 使用NVIDIA OpenShell，這是一個開源安全運行時，用于在沙盒化、受策略治理的環(huán)境中開發(fā)和部署自主智能體。ServiceNow 正在基于 OpenShell 進行構建并為其做出貢獻，以推動一個安全的企業(yè)級智能體執(zhí)行的通用基礎。借助 OpenShell，企業(yè)能夠定義智能體可以看到什么、可以使用哪些工具以及如何約束每個動作。

ServiceNow AI Platform 執(zhí)行副總裁兼總經(jīng)理 Jon Sigler 表示：“Project Arc 代表了我們與 NVIDIA 持續(xù)協(xié)作的下一步，即將自主執(zhí)行引入桌面端。通過將 OpenShell 的運行時層與 ServiceNow AI Control Tower 相結(jié)合，并由 ServiceNow Action Fabric 提供支持，我們正在提供企業(yè)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(yè)級 AI 規(guī)?；?/p>

要想行之有效，企業(yè)級 AI 系統(tǒng)必須具備適應性。NVIDIA 和 ServiceNow 正在構建一個開放的生態(tài)系統(tǒng)，使組織能夠根據(jù)其特定領域和數(shù)據(jù)定制模型與應用。

NVIDIA 智能體技能使 ServiceNow AI Specialists 等專業(yè)智能體能夠在企業(yè)工作流中提供有針對性的功能。例如用于構建專業(yè)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(yè)務職能的更復雜決策制定。

此外，包括NVIDIA Nemotron開放模型在內(nèi)的 NVIDIA Agent Toolkit 為開發(fā)定制化 AI 應用提供靈活的構建模塊和專業(yè)技能。為了支持這些系統(tǒng)在現(xiàn)實世界能夠可靠運行的性能，兩家公司還正在推進 NOWAI-Bench，這是一個與 NVIDIA NeMo Gym 庫集成的企業(yè)級 AI 智能體開放基準測試套件。NOWAI-Bench 包含EnterpriseOps-Gym，這是業(yè)界極具挑戰(zhàn)性的企業(yè)智能體基準測試之一，Nemotron 3 Super 目前在其中的開源模型中排名第一。

與一般基準測試不同，這些評估側(cè)重于多步驟工作流 —— 這正是企業(yè)級 AI 系統(tǒng)在這些工作流中經(jīng)常會遇到實際挑戰(zhàn)的地方 —— 從而幫助團隊構建在生產(chǎn)環(huán)境中可靠運行的智能體。

高效的 AI 工廠

隨著 AI 智能體變得需要長時間運行且始終保持在線，將其擴展到數(shù)百萬個工作流不僅需要能力，還需要效率 —— 這使 Token 經(jīng)濟學成為企業(yè)級 AI 的核心。

NVIDIA AI 工廠旨在為生產(chǎn)級 AI 提供極低成本、極高效率的 Token 經(jīng)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(shù)百萬個工作流中運行智能體的企業(yè)來說，這種效率可以決定 AI 從試點到大規(guī)模生產(chǎn)應用的速度。

ServiceNow AI Control Tower 與NVIDIA Enterprise AI Factory驗證設計結(jié)合，將治理和可觀察性擴展到大規(guī)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(jiān)測行為并管理從部署到優(yōu)化的 AI 系統(tǒng)全生命周期。

AI 正在成為一種新的工作方式。當下正發(fā)生的變化在于，大規(guī)模部署 AI 所需的核心要素—— 能力強大的智能體、內(nèi)置的安全護欄和經(jīng)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(zhí)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(yè)實現(xiàn)這一目標。