企业技术与创新合作伙伴 DXC Technology 宣布与开源智能体框架及平台开发商 LangChain 建立合作伙伴关系，旨在将具备治理机制的智能体 AI（Agentic AI）引入企业关键任务 IT 运维环境中。

此次合作的核心在于 DXC OASIS 平台。该平台是专为关键任务 IT 运维打造的智能编排平台及运营模式，基于 LangChain 的开源 LangGraph 运行时构建。目前，OASIS 已在生产环境中运行，并正朝着部署至多个地区及受监管行业的 125 个客户环境的目标进行扩展。通过此次合作，DXC 获授权许可使用 LangSmith，以支持 OASIS 智能体的开发、评估和可观测性，从而在关键技术环境中融入企业背景信息、治理机制、人工监督和持续保障措施。

智能体 AI 注入关键任务运维：效率提升的量化突破

在企业 IT 运维中，OASIS 整合了 LangGraph 与 LangSmith 的能力，使 AI 智能体能够响应运维事件、并行调查问题、调用不同技术领域的专业能力，并在需要判断或审批时引入人工参与。这种人机协同的模式使专家能够专注于高价值决策，而智能体则提供大规模处理运维问题所需的速度。

在超过 500 个经过实测的生产环境应用案例中，该平台展现出了显著的效率提升：

  • 整体效率：问题解决时间平均缩短 95%，以资深工程师的判断为验证基准，诊断准确率达到 92% 或以上。
  • 文件系统事件：原本需要 53 至 90 分钟的处理时间，缩短至 3 至 6 分钟。
  • 数据库性能事件：处理时间从 2 至 3 小时缩短至 5 至 12 分钟。
  • 复杂问题管理：原本需要 2 至 6 天的工作，缩短至 8 至 10 分钟。

DXC Technology 全球基础设施服务总裁 Dan Gray 表示：“智能体 AI 有潜力从根本上改变企业运营其最关键技术的方式，但仅靠模型还不够。通过与 LangChain 合作，我们将先进的智能体技术、运维专业知识和治理相结合，让 AI 智能体能够在企业级规模下安全运行。”

治理与人工监督：在安全边界内扩展智能体应用

在关键任务环境中，如何在扩大 AI 智能体应用的同时保持适当的治理和人工监督是核心挑战。借助 LangChain 的技术，OASIS 能够确保智能体在既定的授权范围内运行：

  • 多维度评估：在评估智能体的行动时，系统会综合考虑可逆性、影响、可验证性以及智能体过往表现等因素。
  • 人工审批机制：敏感行动会被暂缓执行，等待人工审批，以确保关键操作的安全可控。
  • 透明度与可追溯性：智能体的决策过程、工具调用和最终结果都会被完整追踪，使其运行方式清晰可见。
  • 企业背景信息对齐：智能体不仅依赖模型的通用知识，还会参考特定系统 and 客户的信息、DXC 的运维专业知识以及供应商文档，根据各个客户环境的具体背景和要求进行推理。

开放式架构设计：灵活性与自主掌控力

为了让企业在 AI 技术演进中保持灵活性，OASIS 采用了开放式的设计理念：

  • 模型无关性：平台不受特定模型限制，支持与第三方及客户自有系统互操作，允许组织根据质量、成本、延迟和隐私等要求，为不同工作负载选择最适合的模型。
  • 持续改进机制：系统具备在运行过程中持续改进的设计，能够利用智能体执行任务所得的洞察提升性能，并逐步将个别场景的经验融入整个系统。
  • 多环境部署：部署可覆盖公有云、私有云、专用环境和主权环境，无需重新设计底层架构。这确保了客户能够持续掌控其数据、工作流以及基于平台构建的运营能力。

LangChain 首席运营官 Julia Schottenstein 表示：“智能体正在改变每家企业的应用层，而走在前列的企业，正掌握自身智能体技术栈的主导权。这意味着根据业务需要调整执行框架，让智能体以企业专有背景信息为基础，并建立治理和持续改进的循环机制，确保智能体在生产环境中可靠运行。我们很自豪能够通过与 DXC 合作，将这一模式引入企业关键任务运维。”

此外，DXC 与 LangChain 联合发布了全新技术白皮书《DXC OASIS：关键任务 IT 运维的执行框架》，详细介绍了双方采用的方法，探讨组织如何将 AI 智能体投入实际运行，同时在关键任务环境中保持治理、问责和人工监督。