Os Agentes de IA do ServiceNow são empolgantes e prometem automatizar todo o tipo de fluxos de trabalho complexos. Mas o que acontece quando eles saem do roteiro? Tentar descobrir o que deu errado com um sistema autónomo pode parecer como procurar uma agulha num palheiro. De repente, a depuração no AI Agent Studio do ServiceNow torna-se um enorme desperdício de tempo, desviando a sua equipa de trabalhos mais importantes.
Este guia irá orientá-lo passo a passo sobre como abordar a depuração no AI Agent Studio. Abordaremos alguns hábitos inteligentes, ferramentas essenciais e erros comuns para o ajudar a resolver problemas mais rapidamente. Também analisaremos uma forma mais moderna de construir agentes de IA que o ajuda a detetar erros antes mesmo de acontecerem, para que possa lançar com muito mais confiança.
O que é o AI Agent Studio do ServiceNow?
Antes de começarmos a corrigir as coisas, vamos abordar rapidamente o que é o AI Agent Studio. Pense nele como a oficina do ServiceNow para construir e testar agentes de IA que podem lidar com tarefas de várias etapas, frequentemente chamadas de "fluxos de trabalho agênticos".
Eis uma forma simples de pensar sobre o assunto:
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Fluxo de Trabalho Agêntico: Este é o processo geral que pretende automatizar, como resolver um ticket de TI do início ao fim ou integrar um novo funcionário. É o "o quê".
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Agente de IA: Este é o membro da equipa digital que constrói para realizar uma parte específica desse trabalho, como recolher detalhes iniciais do ticket, criar um registo ou pedir uma aprovação. É o "quem".
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Ferramentas: Estas são as ações específicas que um agente pode realizar, como executar um script, fazer uma chamada de API ou iniciar um fluxo de trabalho do Flow Designer. Isto é o "como".
O Studio oferece um painel de controlo para gerir todas estas peças, mas com tantas partes interligadas, é fácil ver como as coisas podem ficar complicadas.
Uma visão da interface do ServiceNow AI Agent Studio, o hub central para construir e gerir fluxos de trabalho agênticos.Porque é que a depuração no ServiceNow AI Agent Studio pode ser uma grande dor de cabeça
Embora o AI Agent Studio seja poderoso, ele definitivamente adiciona novas camadas de complexidade. Se alguma vez se viu completamente preso a tentar rastrear um problema, não está sozinho. A frustração geralmente resume-se a algumas coisas:
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Uma curva de aprendizagem acentuada:
Existem tantas partes móveis e, sem um mapa claro, é fácil perder-se.
Não é preciso procurar muito em fóruns comunitários como o Reddit para ver que até os profissionais experientes do ServiceNow têm dificuldade em descobrir qual regra ou fluxo está a causar um problema. -
Saltar entre ferramentas e registos: Uma depuração adequada no ServiceNow AI Agent Studio muitas vezes significa que tem um separador aberto para o AI Agent Studio, outro para o Script Debugger e está a vasculhar os registos de sessão ao lado. Parece que está a tentar resolver um puzzle sem a caixa, juntando pistas de uma dúzia de lugares diferentes.
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Documentação difícil de usar: A documentação oficial do ServiceNow é completa, mas pode ser muito densa e focada em programadores. Por vezes, está até protegida por um login, o que dificulta que um utilizador de negócio ou um novo administrador encontre uma resposta rápida e direta.
Tudo isto resulta em mais tempo gasto a corrigir coisas e num caminho mais lento para uma automação fiável.
Um guia direto para a depuração no ServiceNow AI Agent Studio
Apesar de poder ser complicado, o ServiceNow oferece várias formas de resolver problemas. Eis uma abordagem prática para encontrar e corrigir problemas comuns, começando pelo básico e avançando para o mais complexo.
Bons hábitos para evitar a depuração no ServiceNow AI Agent Studio
O erro mais fácil de corrigir é aquele que nunca acontece. Antes mesmo de começar a construir, é uma boa ideia seguir estas práticas simples:
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Faça um esboço no papel primeiro: A sério, pegue num quadro branco ou num caderno e desenhe todo o seu fluxo de trabalho. Isto ajuda a clarificar os passos, identificar dependências e colocar todos na mesma página antes de qualquer parte do agente ser construída.
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Duplique antes de depurar: Este é um ponto importante. Nunca, mas nunca, edite um fluxo de trabalho agêntico em produção. Faça sempre uma cópia para trabalhar. Desative o original, publique as suas alterações na cópia e teste-a lá.
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Mantenha a simplicidade no início: Comece com uma tarefa pequena e gerenciável. Se limitar o número de agentes e ferramentas no seu primeiro fluxo de trabalho, será muito mais fácil ver o que está a acontecer. Pode sempre adicionar mais complexidade mais tarde.
Usar ferramentas integradas para a depuração no ServiceNow AI Agent Studio
O AI Agent Studio tem algumas funcionalidades integradas úteis que devem ser o seu primeiro recurso quando algo parece estar errado.
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Página de Testes do AI Agent Studio: Permite-lhe executar um agente e observar a conversa, o "processo de pensamento" da IA e quaisquer erros em tempo real. É ótima para descobrir se um único agente está a comportar-se mal.
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Janela de Teste de Chat: Quando está a testar um tópico, a janela de chat tem alguns separadores de depuração como Variáveis, Contexto e Registos. Estes são super úteis para detetar coisas como uma variável com o valor errado ou uma mudança de contexto inesperada.
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Painel de Análise de Agentes de IA: Esta não é uma ferramenta de depuração direta, mas ajuda a ver o panorama geral. Se notar uma queda súbita nas tarefas bem-sucedidas ou um aumento no tempo que demoram, é um bom sinal de que algo está errado e precisa de uma análise mais atenta.
O construtor de conversas fornece uma janela de teste de chat em tempo real com registos para ajudar na depuração do ServiceNow AI Agent Studio.Registos e tabelas chave para depuração avançada no ServiceNow AI Agent Studio
Quando as ferramentas integradas não lhe dão a resposta, é hora de arregaçar as mangas e mergulhar nos registos da plataforma. Isto é um pouco mais técnico, mas dá-lhe a visão mais detalhada do que está a acontecer nos bastidores.
Para uma depuração séria no ServiceNow AI Agent Studio, estas são as tabelas com as quais vai querer familiarizar-se:
| Nome da Tabela | Para Que Serve |
|---|---|
| "sys_gen_ai_log_metadata" | Este é o registo principal para tudo o que é IA generativa. É o melhor lugar para começar a sua investigação. |
| "sn_aia_execution_plan" | Mostra o plano de quais agentes serão executados e em que ordem. Super útil para problemas de orquestração. |
| "sn_aia_execution_task" | Rastreia o estado e o resultado de cada tarefa individual do agente de IA num fluxo de trabalho. |
| "sn_aia_tools_execution" | Fornece registos específicos para as ferramentas que o seu agente usa, como fluxos ou scripts, para ver se estão a falhar. |
| "sys_cs_message" | Contém as mensagens de chat brutas entre o utilizador e o agente, perfeito para rastrear a conversa. |
Problemas e soluções comuns de depuração no ServiceNow AI Agent Studio
Muitas dores de cabeça vêm de apenas alguns problemas de configuração comuns. Eis uma tabela de referência rápida para o ajudar.
| Problema | Causa Possível e Solução |
|---|---|
| Erro "Nenhum agente está disponível" | Isto deve-se muitas vezes a configurações incorretas de proficiência do agente, AI Search desativado ou agentes/ferramentas inativos. Volte atrás e verifique novamente todas as suas configurações. |
| O resultado do agente não é visível para o utilizador | Quase sempre um problema de permissões. Certifique-se de que a função do utilizador tem acesso de leitura às tabelas e campos que o agente está a tentar mostrar. |
| O gatilho do fluxo de trabalho agêntico não dispara | As suas condições de gatilho podem ser demasiado vagas ou entrar em conflito com outra coisa. Tente torná-las mais específicas e verifique se o utilizador "run-as" tem as permissões corretas. |
| Comportamento inconsistente do agente | Esta é apenas a natureza da IA generativa por vezes. Pode obter resultados mais consistentes escrevendo prompts e instruções muito específicas. Defina claramente o papel do agente e os passos exatos que pretende que ele siga. |
Uma alternativa mais simples à depuração no ServiceNow AI Agent Studio
Embora o ServiceNow lhe ofereça um conjunto profundo de ferramentas, o processo de depuração é frequentemente reativo e complicado. E se pudesse passar menos tempo a reagir a problemas e mais tempo a preveni-los? É aqui que entra uma abordagem mais moderna, especialmente para equipas que precisam de se mover rapidamente sem um programador dedicado.
Vá da configuração para a produção em minutos e evite depurações complexas
Em vez de lutar com uma configuração complexa de plugins e configurações, poderia usar uma plataforma desenhada para a simplicidade. Por exemplo, eesel.ai foi construído para ser self-service, com integrações de um clique para helpdesks como Zendesk, Intercom e até mesmo ServiceNow. Isto significa que pode conectar um agente de IA às suas ferramentas existentes em minutos, não meses, sem um projeto de implementação massivo. Pode construir, testar e lançar um agente no seu próprio tempo, sem necessidade de chamadas de vendas.
Testes proativos para reduzir a depuração no ServiceNow AI Agent Studio
O maior desafio com a depuração no ServiceNow AI Agent Studio é que geralmente encontra problemas depois de eles já terem acontecido. A melhor forma de depurar é impedir que os erros cheguem aos seus utilizadores.
Com o modo de simulação do eesel AI, pode testar o seu agente de IA em milhares de tickets históricos reais da sua empresa antes de ele sequer falar com um utilizador real. A simulação mostra-lhe exatamente como a IA teria respondido e que ações teria tomado, e até lhe dá uma previsão precisa da sua taxa de automação. Isto permite-lhe ajustar o comportamento do seu agente num ambiente seguro, o que reduz massivamente a necessidade de resolver problemas urgentes após o lançamento. Pode ver que tipos de tickets são fáceis de automatizar, ajustar os prompts da IA com confiança e implementá-la quando estiver pronto.
Um único painel de controlo vs. depuração complexa
Em vez de vasculhar várias tabelas do ServiceNow como "sys_gen_ai_log_metadata" e "sn_aia_execution_plan", um painel de controlo unificado coloca tudo o que precisa num só lugar. Ferramentas como eesel.ai fornecem relatórios que lhe dizem mais do que apenas o que aconteceu. Mostram-lhe onde estão as lacunas na sua base de conhecimento, apontam tópicos comuns com os quais a IA teve dificuldades e até sugerem novas oportunidades de automação. Transforma a análise de uma tarefa aborrecida num roteiro claro para a melhoria.
Foque-se na automação, não apenas na depuração do ServiceNow AI Agent Studio
O ServiceNow AI Agent Studio Debugging oferece um conjunto de ferramentas poderoso e focado em programadores para a resolução de problemas em fluxos de trabalho agênticos. Mas tornar-se bom nisso exige muito conhecimento da plataforma e tempo gasto a vasculhar registos e tabelas.
Para a maioria das equipas, o verdadeiro objetivo é ter uma automação fiável a funcionar rapidamente. Ao usar uma plataforma que se foca em testes proativos e gestão simples, pode passar de reagir a problemas para os prevenir. Ferramentas como o eesel AI integram-se diretamente nos seus sistemas existentes (incluindo o ServiceNow) e oferecem-lhe simulações poderosas e relatórios claros. Acaba por gastar menos tempo a corrigir coisas e mais tempo a entregar valor.
Pronto para construir, testar e implementar agentes de IA sem toda a complexidade? Experimente o eesel AI gratuitamente e veja como pode ser fácil automatizar o seu suporte.
Perguntas frequentes
A depuração no AI Agent Studio pode ser complexa devido à sua curva de aprendizagem acentuada, à necessidade de alternar entre múltiplas ferramentas e registos, e à documentação por vezes densa. Esta combinação torna o rastreio de problemas difícil e demorado para muitos utilizadores.
O seu primeiro ponto de paragem deve ser a Página de Testes do AI Agent Studio, que permite a observação em tempo real do processo de pensamento e dos erros de um agente. Adicionalmente, os separadores 'Variáveis', 'Contexto' e 'Registos' da Janela de Teste de Chat são inestimáveis para identificar problemas imediatos.
Para investigações mais profundas, concentre-se em tabelas como "sys_gen_ai_log_metadata" para registos gerais de IA, "sn_aia_execution_plan" para orquestração, e "sn_aia_tools_execution" para falhas específicas de ferramentas. Estas fornecem detalhes granulares sobre as operações do agente e podem identificar problemas subjacentes.
Para minimizar a depuração, mapeie sempre todo o seu fluxo de trabalho no papel primeiro para clarificar passos e dependências. Também é crucial duplicar agentes antes de fazer alterações e começar com tarefas simples e gerenciáveis para detetar problemas potenciais mais cedo.
Um problema comum é o erro "Nenhum agente está disponível", frequentemente causado por configurações incorretas de proficiência do agente, AI Search desativado ou agentes/ferramentas inativos. A solução envolve verificar meticulosamente todas as configurações do agente, da ferramenta e do AI Search para garantir que estão corretamente ativadas e configuradas.
Sim, plataformas como a eesel.ai oferecem uma alternativa mais simples com configuração self-service e modos de simulação proativos. Isto permite-lhe testar agentes em milhares de tickets históricos antes da implementação, reduzindo significativamente os esforços de depuração pós-lançamento.
A depuração eficiente no ServiceNow AI Agent Studio ou a sua prevenção acelera diretamente a implementação de automação fiável. Ao reduzir o tempo gasto em correções reativas e na resolução de problemas, as equipas podem lançar agentes mais rapidamente e focar-se mais em entregar valor contínuo em vez de resolver erros.
