Serval ra mắt Catalyst: "Siêu AI agent" tự động phát hiện và xử lý sự cố IT trước khi người dùng kịp tạo ticket

Serval vừa chính thức phát hành Catalyst, một AI agent đặc biệt (super agent) dành cho quản trị viên, có khả năng tự động phân tích toàn bộ hoạt động của doanh nghiệp, từ lịch sử ticket, quy trình chuẩn (SOP) đến các hệ thống liên kết, để tìm ra những công việc lặp lại và xây dựng quy trình tự động hóa cho chúng. Điểm nhấn quan trọng nhất là Catalyst có thể tạo ra các background agent hoạt động ngầm, liên tục "tuần tra" hệ thống để phát hiện và đề xuất sửa chữa sự cố trước khi chúng trở thành ticket khiếu nại từ nhân viên.

Sự ra mắt này đánh dấu một bước tiến mới trong cuộc đua của các nền tảng quản trị dịch vụ doanh nghiệp (ITSM), nơi mà các ông lớn như ServiceNow, Atlassian và Freshworks cũng đang nỗ lực tích hợp AI để tạo ra các workflow (quy trình làm việc) tự động. Tuy nhiên, Serval đặt cược vào một hướng đi khác biệt và sâu hơn: biến toàn bộ vòng đời của một quy trình tự động hóa — từ phát hiện cơ hội, xây dựng giải pháp, đến giám sát và cải tiến liên tục — trở nên "agentic" (có khả năng tự chủ động hành động) chỉ với một lớp quản trị duy nhất.

Từ lịch sử ticket đến quy trình tự động hóa hoàn chỉnh

Catalyst hoạt động như một lớp trung gian thông minh, phân tích dữ liệu help desk hiện có trước khi tổ chức quyết định cần tự động hóa điều gì. Nếu tìm thấy một loại yêu cầu lặp lại, Catalyst có thể soạn thảo quy trình tự động hóa để giải quyết chúng và trình lên quản trị viên xem xét, phê duyệt. Người dùng cũng có thể tải lên một tài liệu SOP hoặc bảng tính và yêu cầu Catalyst chuyển quy trình đó thành một hệ thống có thể thực thi.

Theo tài liệu của Serval, Catalyst có thể xây dựng workflow, tạo kỹ năng cho help desk, tạo hành trình onboarding/offboarding nhân viên, cấu hình chính sách quản lý truy cập, xây dựng dashboard, điều tra sự cố vận hành và gỡ lỗi các lần chạy workflow thất bại. Điểm đáng chú ý là các workflow này được xây dựng trên nền tảng mã nguồn (code-backed). Trong một buổi demo, CEO Jake Stauch cho thấy Catalyst nhận yêu cầu xây dựng quy trình đặt lại mật khẩu, tự động phát hiện các hệ thống liên kết như Okta, Google Workspace, Microsoft Entra và tạo ra mã TypeScript cần thiết để thực hiện các thao tác đó.

Mô hình AI dưới Catalyst được thiết kế để có thể hoán đổi linh hoạt

Một điểm khác biệt chiến lược của Serval là họ không xây dựng mô hình nền tảng (foundation model) của riêng mình. Thay vào đó, công ty sử dụng mô hình từ "các phòng thí nghiệm tiên phong" (frontier labs) như OpenAI và Anthropic, liên tục chạy đánh giá để chọn ra mô hình tốt nhất cho từng tác vụ cụ thể. Cụ thể, CEO Stauch cho biết mô hình GPT của OpenAI hoạt động tốt nhất cho tương tác người dùng cuối và gọi công cụ (tool calling), trong khi mô hình Sonnet và Opus của Anthropic cho kết quả tốt nhất trong việc tạo mã nguồn — khối lượng công việc liên quan trực tiếp đến Catalyst.

Kiến trúc này cho phép khách hàng doanh nghiệp có thể cung cấp khóa API OpenAI hoặc Anthropic của riêng họ, bao gồm cả endpoint tùy chỉnh, cho tổ chức của mình. Giá trị độc quyền của Serval nằm ở lớp "khung" (harness) bao quanh các mô hình này: bối cảnh và bộ nhớ doanh nghiệp, tích hợp, mã được tạo, quyền hạn, phê duyệt và các kiểm soát quy định những gì agent có thể thực sự làm.

Tạo agent nền tảng: phát hiện sự cố trước khi có ticket

Điểm khác biệt rõ ràng nhất của Catalyst so với đối thủ là khả năng tạo ra các background agent. Thay vì chờ đợi yêu cầu từ help desk, một background agent có thể chạy theo lịch trình trên các hệ thống được kết nối, đối chiếu tín hiệu và soạn thảo giải pháp khắc phục.

Trong một ví dụ khách hàng do Serval cung cấp, một agent đã đối chiếu các sự cố mạng giữa hai văn phòng bằng dữ liệu telemetry từ switch, dữ liệu DHCP và lịch sử ticket. Agent này loại trừ khả năng lỗi phần cứng và nhiễu sóng không dây, truy ra nguyên nhân do cấu hình sai lệch (configuration drift) và tạo ra một workflow khắc phục để quản trị viên phê duyệt.

"Hầu hết các AI agent hiện nay đều chờ nhân viên đặt câu hỏi hoặc gửi ticket," Stauch chia sẻ. "Chúng tôi tin rằng tương lai là AI hành động trước khi nhân viên gửi bất kỳ yêu cầu nào."

Dữ liệu khách hàng thuộc về khách hàng, với nhiều tùy chọn triển khai

Serval nhấn mạnh rằng khách hàng sở hữu toàn bộ dữ liệu của họ. Theo Thỏa thuận Dịch vụ Chính (MSA) hiện tại, khách hàng giữ quyền, quyền sở hữu và lợi ích đối với cả "Tài liệu khách hàng" (bao gồm hồ sơ, tài liệu, workflow, lời nhắc, dữ liệu đầu vào và cấu hình) và đầu ra mà Serval tạo ra từ chúng. Serval cũng cam kết không lưu giữ hoặc sử dụng dữ liệu của khách hàng để huấn luyện, tinh chỉnh hoặc cải thiện mô hình AI của chính mình hoặc của bên thứ ba.

Về triển khai, khách hàng có thể sử dụng Serval như một dịch vụ SaaS trên cloud, chạy tại chỗ (on-premises) hoặc đặt trong VPC riêng của họ. Serval cung cấp hai tùy chọn tự lưu trữ chi tiết hơn: triển khai đơn đối tác do Serval quản lý trong tài khoản AWS do khách hàng sở hữu, hoặc triển khai tự quản lý trên cụm Kubernetes của khách hàng trong bất kỳ môi trường cloud hoặc on-premises nào.

Khách hàng đầu tiên: minh chứng cho tốc độ và hiệu quả

Các khách hàng đầu tiên của Serval đã cung cấp những con số ấn tượng, mặc dù các số liệu này đến từ các case study do chính Serval công bố. Công ty công nghệ tài chính Ramp cho biết Catalyst giúp tăng tốc độ xây dựng workflow lên 50% và mở rộng Serval trên khoảng 10 đội ngũ khác nhau. Trong một chương trình thay thế phần cứng, Serval báo cáo rằng Ramp đã tự động hóa 600 lần thay thế laptop và tiết kiệm 150 giờ làm việc.

Một ví dụ đáng chú ý khác là Together AI cho biết Serval tự động hóa 95% các yêu cầu truy cập hạ tầng đúng lúc (just-in-time), trong khi Perplexity nói rằng Serval tự động xử lý hơn một nửa số yêu cầu IT đến và toàn bộ quá trình onboarding nhân viên.

Serval cho biết hơn 90% khách hàng đã áp dụng Catalyst làm điểm khởi đầu cho tự động hóa trong giai đoạn beta. Catalyst chính thức được phát hành rộng rãi từ ngày 20/8 và sẽ được bật mặc định cho tất cả các tổ chức sử dụng Serval.

Giá cả và cuộc chiến với ServiceNow

Mức giá của Serval được tùy chỉnh theo quy mô triển khai và không được công khai trên trang web. CEO Stauch cho biết phí giấy phép phần mềm có thể tương tự như ServiceNow, nhưng tổng chi phí sở hữu (TCO) có thể thấp hơn đáng kể vì khách hàng cần ít dịch vụ triển khai và bảo trì hơn.

"Tổng chi phí sở hữu sẽ thấp hơn đáng kể — thường chỉ bằng một nửa, đôi khi chỉ từ 10 đến 20% tổng chi phí sở hữu của ServiceNow," Stauch nói. "Nhưng phí giấy phép phần mềm thực tế không nhất thiết phải khác biệt nhiều."

Câu chuyện khởi nguồn và lịch sử phát triển

Serval được thành lập vào năm 2024 bởi Jake Stauch (CEO) và Alex McLeod (CTO), hai cựu lãnh đạo sản phẩm và kỹ thuật của Verkada. Họ sáng lập công ty sau khi liên tục nghe các khách hàng IT phàn nàn về help desk quá tải và những hạn chế của phần mềm quản trị dịch vụ IT truyền thống.

Serval định vị mình là giải pháp thay thế "AI-native" cho các nền tảng như ServiceNow và Jira Service Management, kết hợp help-desk ticketing, quản lý truy cập, quản lý tài sản và tự động hóa workflow trong một hệ thống duy nhất. Doanh thu của công ty đã tăng trưởng 500% kể từ tháng 8/2025, và họ đã huy động được khoảng 127 triệu USD với mức định giá 1 tỷ USD sau vòng Series B do Sequoia Capital dẫn dắt.

Thử thách lớn nhất cho khách hàng doanh nghiệp

Đối với các khách hàng doanh nghiệp, thử thách lớn nhất của Catalyst là liệu khả năng "nén" vòng đời tự động hóa thành một giao diện trò chuyện duy nhất có tồn tại được trong môi trường lớn, phức tạp và được tùy chỉnh sâu hay không. ServiceNow giờ đây có thể tạo ứng dụng và phát hiện cơ hội tự động hóa bằng AI; Atlassian và Freshworks cũng đang bổ sung các tính năng agentic automation ngày càng mạnh mẽ.

Tuy nhiên, wager mạnh hơn của Serval là một nền tảng được xây dựng thuần AI có thể làm cho chính lớp quản trị trở nên "agentic": liên tục tìm kiếm công việc lặp lại, xây dựng các tài nguyên cần thiết trên toàn bộ hệ thống dịch vụ, hiển thị mã được tạo để xem xét và đề xuất tự động hóa tiếp theo trước khi quản trị viên kịp mở một trình thiết kế workflow. Nếu Catalyst hoạt động hiệu quả ở phạm vi đó, đơn vị cạnh tranh không còn là ticket — hay thậm chí là workflow — mà là hệ thống liên tục biến lịch sử vận hành của doanh nghiệp thành tự động hóa mới.