Aisera: Best Agentic AI For Enterprise

Aisera是什麼

Aisera是一種針對大型組織的企業級Agentic AI與服務管理平台，涵蓋IT、員工服務、客戶支援、營運以及語音應用等領域。它透過領域智能體、大語言模型、企業知識以及自動化流程，協助使用者自行解決問題並完成系統操作。

Aisera於2025年11月宣佈被Automation Anywhere收購，其產品、客戶支援以及自動化相關的服務都正在進一步整合中。現有客戶在查看相關文件及取得支援時，需要注意品牌名稱的變更以及產品名稱的調整。

主要產品方向

核心功能

• 多智能體編排和任務路由。
• 企業知識檢索與權限控制。
• 自然語言自助服務。
• IT請求與事件自動解決。
• 客服坐席實時輔助。
• 低代碼與無代碼工作流。
• 主動事件檢測與根因分析。
• 多語言和多渠道對話。
• 企業搜尋、總結與答案生成。
• 自帶模型、機器人與第三方系統整合。

AiseraGPT

AiseraGPT將企業大模型、檢索與行動功能結合，打造出可客製化的生成式AI解決方案。企業可以讓模型根據自身的知識、服務目錄、歷史工單及業務數據來回答問題，並觸發自動化流程。

多智能體架構

平台使用Universal Agent來協調領域智能體與任務智能體。領域智能體負責IT、HR或客服等業務範圍，而任務智能體則負責執行查詢、更新、審批和故障處理等具體步驟。

• Universal Agent識別請求並選擇領域。
• Domain Agent理解特定業務語境。
• Task Agent執行具體流程和動作。
• 系統根據即時反饋調整路徑。
• 需要判斷或高風險操作時保留人工驗證。

Universal Bot

Universal Bot為員工或客戶提供統一的對話入口，並將請求智慧地轉送至適合的機器人或服務領域。它能夠降低用戶在多個門戶和服務台之間尋找入口的時間與成本。

Agent Studio

Agent Studio允許管理員透過自然語言及引導式介面來創建智能體，亦可使用預設的智能體庫。它降低了建立智能體的門檻，但對於較為複雜的業務而言，仍需要明確的權限、資料、動作以及測試標準。

LLM Studio

LLM Studio用於選擇、配置和評估模型與提示詞，並將企業數據與具體應用相連接。企業可以購買、構建或接入自己的模型，實際支援範圍取決於部署方式與合約規定。

Workflow Studio與Hyperflows

Workflow Studio和Hyperflows用於編排多步驟的業務流程、介面呼叫以及自動化動作。Hyperflows還支援MCP等介面方式，讓智慧體能夠發現並呼叫外部系統的功能。

Event Studio

Event Studio可讓外部事件觸發智能體或工作流，例如監控告警、系統狀態變化以及業務事件。在採用事件驅動的流程時，需要設定去重、閾值、超時時間及回滾機制，以避免重複執行。

AI服務台

• 回答員工IT問題。
• 自動創建和更新服務請求。
• 執行密碼、訪問和軟體流程。
• 推薦個性化知識文章。
• 從歷史解決方案生成新知識。
• 把複雜事件交給IT坐席。
• 分析請求趨勢與服務品質。

Next-Gen ITSM

Aisera將AI智慧體應用於事件、問題、變更、資產、發布以及知識管理等方面，並提供原生的AI服務管理功能。企業可以將其與現有的ITSM系統結合使用，或是評估其新一代的ITSM模組；具體的移轉範圍則需根據個別專案來決定。

事件與問題管理

• 自動分類和補全事件。
• 關聯相似工單與已知問題。
• 從監控數據識別重大事件。
• 分析反覆故障的根因。
• 推薦修復步驟和下一動作。
• 在允許範圍內執行自動修復。
• 記錄解決方案並更新知識。

變更管理

平台可以結合CMDB、環境數據和歷史記錄來評估變更的影響，進而安排實施時間並監控實施結果。自動審批、執行和回滾屬於高風險功能，因此應保持職責分離並需要人工授權。

CMDB與配置分析

Aisera能夠將監控流量與ServiceNow CMDB相關聯，進而識別出缺失的關係或配置上的偏差，並提出修正建議。文件強調，必須在人工驗證之後才更新CMDB，以避免模型直接改變關鍵配置。

資產與發布管理

• 發現並追蹤硬體與軟體資產。
• 識別異常和生命週期風險。
• 管理維護與續訂資訊。
• 預測發布影響和依賴關係。
• 編排部署前後任務。
• 監控發布後的服務表現。

主動預測與重大事件

平台結合服務台工單與可觀測性數據來識別異常、預測故障，並縮短發現與修復的時間。官網上的提前檢測時間及客戶成效屬於特定案例，不應作為所有環境的保證。

客戶服務智能體

• 處理常見和複雜的客戶問題。
• 從CRM與訂單系統讀取上下文。
• 執行退款、變更和賬戶流程。
• 支援Web、消息、郵件和語音通道。
• 按政策將問題升級給人工。
• 總結對話並記錄處理結果。
• 分析客戶意圖、情緒和反饋。

Agent Assist坐席助手

Agent Assist可以嵌入ServiceNow、Jira等坐席系統，提供摘要、推薦知識、回覆草稿以及後續步驟建議。所有輸出的內容都必須由坐席人員確認，尤其是涉及退款、帳戶變更以及受監管業務的情境。

語音機器人

AI語音機器人適用於電話及語音自服務場景，能理解自然語言、搜尋資料並觸發業務流程。部署時需確認語言、口音、電話基礎設施、錄音授權、緊急轉接以及延遲表現。

企業神經搜尋

Neural Search會跨資料庫、討論區、工單、知識庫和業務應用來理解自然語言查詢，並根據使用者身份回傳與權限相關的結果。答案可附上進一步查看的資料連結，但關鍵結論仍需參考原文。

企業知識生成

Deep Research for Knowledge Generation可以搜尋外部資料、比較來源並形成知識文章，也能從已解決的工單和坐席記錄中提取解決模式。生成內容必須經過知識負責人審批後才能發布。

領域本體

平台可以從工單、知識文章、服務目錄和會話日誌中識別實體、同義詞與關係，從而形成適用於企業領域的Ontology。這有助於理解內部術語，但需要業務專家持續校正。

多語言與多渠道

• 網頁聊天。
• 移動與消息渠道。
• 電子郵件。
• 簡訊。
• Microsoft Teams和Slack。
• 電話與語音。
• 自訂對話界面。
• 多語言員工和客戶服務。

企業集成

Aisera宣稱能夠連接100多種企業應用程式，涵蓋ITSM、HR、CRM、協作、知識管理、監控以及各種業務系統。至於具體的連接器是否包含在套裝服務中、是否支援雙向寫入功能，或是需要進行客製化開發，則需在專案範圍中確認。

開發者API

該平台提供 Conversation 與 Workflows API、WebSocket、資料擷取 API、擷取監控 API，以及 Event Studio 觸發介面。管理員需在租戶中建立 API Channel，並安全地儲存那些僅能使用一次的訪問令牌。

• 構建自訂聊天界面。
• 透過WebSocket接收即時對話。
• 向租戶推送外部數據。
• 檢查數據攝取任務狀態。
• 由外部事件啟動AI工作流。
• 連接沒有預置適配器的系統。

內容權限控制

Aisera可以根據知識文章的元資料、使用者屬性以及外部系統的API來進行內容權限檢查。對於ServiceNow和Confluence這類需要複雜權限控制的系統，該平台可以在回應之前先呼叫原始系統，以確認使用者是否有訪問權限。

部署方式

創建智能體教學

1. 選擇IT、HR、客服或其他明確業務場景。
2. 確定可回答的問題和允許執行的動作。
3. 在Agent Studio創建或選擇預設智能體。
4. 連接經過整理的知識與服務目錄。
5. 配置身份、權限和人工轉接規則。
6. 使用歷史問題測試準確性與安全邊界。
7. 通過審批後再逐步開放真實用戶。

企業知識接入教學

1. 盤點知識庫、工單、目錄和討論來源。
2. 刪除過期、衝突及無所有者內容。
3. 為文件保留部門、地區和角色元數據。
4. 配置資料來源與定期擷取計劃。
5. 啟用內容訪問控制與使用者同步。
6. 用不同權限帳戶測試同一問題。
7. 建立知識審批、反饋和更新流程。

API接入教學

1. 在租戶設定中創建API Channel。
2. 為通道命名並立即安全保存令牌。
3. 將Channel關聯到目標Agent應用程式。
4. 記錄Channel ID和應用配置。
5. 以最小權限調用對話或擷取介面。
6. 實現限速、錯誤處理和金鑰輪換。
7. 在測試環境驗證後再連接生產系統。

企業採購教學

1. 明確服務場景、渠道、語言和用戶規模。
2. 整理現有ITSM、CRM和知識系統清單。
3. 申請演示並索取訂製報價。
4. 確認部署、模型、資料保留和支持範圍。
5. 用歷史工單完成受控概念驗證。
6. 測量解決率、準確率、延遲與整體成本。
7. 通過安全、法務和運營審批後簽約。

適合哪些用戶

• 擁有大量IT請求的大中型企業。
• 需要員工自助服務的跨部門組織。
• 需要複雜客戶服務自動化的團隊。
• 希望結合ITSM與主動運維的企業。
• 需要語音、消息和協作渠道統一服務的組織。
• 已有自建模型或機器人的企業。
• 有嚴格權限和部署要求的受監管機構。

典型使用場景

• 自動完成密碼與軟體訪問請求。
• 從監控數據發現重大事件。
• 分析CMDB關係和配置漂移。
• 輔助變更風險評估與回滾。
• 為客服提供即時知識與回覆建議。
• 自動處理訂單、賬單和帳戶問題。
• 在電話中提供語音自助服務。
• 跨知識庫執行權限化企業搜尋。
• 將自建LLM接入企業業務流程。

不太適合哪些情況

• 只需要個人通用聊天助手的使用者。
• 希望立即查看固定公開價格的小團隊。
• 沒有數據治理和流程負責人的組織。
• 只需要簡單FAQ插件的網站。
• 無法提供系統整合與身分權限的企業。
• 需要完全開源平台自行維護的團隊。
• 不願進行概念驗證就直接大規模上線的採購。

定價方式

Aisera的官網並未公開標準套餐的金額、每個服務席位的單價或每個請求的單價，而是透過演示、RFP以及銷售諮詢來提供量身定做的報價。總成本通常會受到產品模組、使用者規模、通路、語言、整合方式、部署方式以及支援等級等因素的影響。

收購與支援遷移

Aisera在2025年11月宣佈加入Automation Anywhere，雙方計劃將企業智能體與大規模自動化技術相結合。2026年時，原Aisera的支援平台也將遷移到Automation Anywhere的A-People Portal上，現有客戶應更新其支援流程。

安全與TRAPS框架

TRAPS代表Trusted、Responsible、Auditable、Private和Secure，涵蓋提示詞注入、資料投毒、權限、隱私和審計等風險。平台強調輸入清洗、內容審核、人工資料篩選、模型驗證和持續監測。

• WAF與服務內部輸入驗證。
• 經過驗證的系統提示詞。
• 訓練數據清洗與異常檢測。
• 人工審核可用於模型訓練的數據。
• 模型性能和異常行為持續監控。
• PII、PCI和PHI匿名化。
• 遵循企業原有權限結構。
• 生成答案可提供引用支持。

安全與合規聲明

官網聲明，Aisera已通過ISO/IEC 27001及CSA STAR Level 1的認證，同時也符合SOC 2、GDPR、HIPAA/BAA以及CCPA的相關要求。企業應向信任中心索取最新的有效報告、適用範圍以及資料處理協議。

數據與模型訓練

Aisera聲明，客戶數據歸客戶所有，不會用於訓練其他客戶的模型，且允許客戶控制外部資料來源。至於數據是否會被保留等具體規定，則應以企業合約、部署結構以及子處理商清單為準。

加密與基礎設施

• 傳輸數據使用TLS 1.2或更高版本。
• 靜態數據使用AES-256加密。
• 支援主流公有雲和隔離部署。
• 可透過VPC與混合雲控制網路。
• 內容訪問遵循用戶和源系統權限。
• 企業應確認金鑰管理與日誌保留。

產品優勢

• 覆蓋IT、員工、客戶、運營和語音場景。
• 結合企業搜尋、生成和動作執行。
• 多智能體適合複雜服務流程。
• 提供Agent、LLM、Event和Workflow開發工具。
• 支援100多種企業應用整合宣傳。
• 可接入自建模型和機器人。
• 提供公有雲、VPC、混合雲與本地部署。
• 與Automation Anywhere自動化生態結合。

使用限制

• 官網沒有公開標準價格。
• 部署和集成需要企業級實施能力。
• 自動執行高風險動作需要嚴格治理。
• 多模組產品學習與配置成本較高。
• 客戶案例成效不能直接複製到所有組織。
• 收購後部分支援與產品入口正在遷移。
• 底層平台並非開源專案。
• 合規聲明需要按採購範圍驗證。

是否開源

Aisera是商業企業軟體，官網並未公開核心平台的原始碼。其Unify開放架構、API、MCP支援以及BYO LLM功能強調了互操作性，但這並不代表可以下載原始碼自行部署。

基本資訊

推薦指數

綜合推薦指數為4.4分，滿分為5分。Aisera適合那些需要將企業知識、服務管理與自動化相結合的大型組織，不過其採購週期、客製化報價以及實施成本都明顯高於輕量級聊天機器人。

常見問題

Aisera被收購了嗎？

是的，Aisera在2025年11月宣佈被Automation Anywhere收購，其產品與支援服務也正在進一步整合中。

Aisera多少錢？

官網沒有公開標準價格，需要根據模組、規模、整合及部署要求聯繫銷售報價。

Aisera是ITSM產品嗎？

它既提供Next-Gen ITSM，也可作為智能體層疊加在ServiceNow、Jira等現有服務管理系統上。

可以使用自己的大模型嗎？

可以評估BYO LLM和BYO Bot方案，具體支援模型與部署方式需按合約確認。

Aisera提供語音機器人嗎？

提供AI語音機器人，用於語音自助及業務流程，語言、延遲及電話系統的相容性需實測。

是否支援本地部署？

支援雲端、VPC、混合雲和本地部署等選項，具體架構與價格需另行詢價。

Aisera提供API嗎？

提供對話、工作流、WebSocket、資料擷取、監控和事件觸發等介面。

客戶數據會訓練其他客戶模型嗎？

官方聲明不會，但企業應透過合約、部署架構和子處理商條款驗證具體數據路徑。

Aisera是開源的嗎？

不開源，開放架構、API和MCP互操作能力不等於開放核心源代碼。