VIGIL：迈向企业IT支持的边缘扩展智能体AI

摘要

企业IT支持受制于异构设备、不断演变的策略以及难以集中解决的长尾故障模式。我们提出VIGIL，一个边缘扩展的智能体AI系统，它在用户设备上部署桌面驻留智能体，在明确同意与端到端可观测的前提下直接执行情境化诊断、企业知识检索和受策略治理的修复。在100个资源受限终端上对VIGIL运营闭环进行的10周试点中，VIGIL将交互轮次减少39%，诊断速度至少提升4倍，并在82%的匹配案例中支持自助解决。在四份经过验证的量表上，用户报告了出色的易用性、高信任度和低认知负荷，定性反馈强调透明度对信任至关重要。值得注意的是，在没有历史匹配案例可用时用户反而给系统打分更高，这表明设备端诊断提供的价值独立于知识库覆盖度。该试点为全网规模的持续改进奠定了安全与可观测性基础。

VIGIL：迈向企业IT支持的边缘扩展智能体AI：论文配图 — 图 1：VIGIL 内的运营和自我改进循环。设备级认知是本文的重点，在端点本地执行（以蓝色显示），而云级反射则专为未来激活而设计，随着时间的推移不断完善策略、内存和提示（以红色显示）。车队级别的监控在两个环路中并行运行（以黑色显示）。