过去一年，大模型让“与 AI 对话”变得人人可及。但对企业而言，能回答问题只是起点——真正有价值的是让 AI 参与业务：查订单、填报表、辅助审批、生成分析。这就是 AI Agent（智能体）的意义。
一、工具集成：让 Agent 连上业务系统
Agent 能“办事”，靠的是调用工具：查询 ERP 与 OA 数据、在简道云中创建记录、读取知识库文档。工具集成的质量直接决定 Agent 的可用性。建议优先选择接口规范、数据结构清晰的业务系统，并为每个工具定义清楚的输入输出与异常处理。
二、权限控制：Agent 不能“越权”
企业数据有严格的权限边界。Agent 代表谁在执行？能看到哪些数据？能执行哪些写入操作？这些都应沿用企业现有的账号与权限体系，按最小权限原则开放，对高风险操作加入人工确认环节。
- 以用户身份调用系统，而不是使用一个“万能账号”；
- 读写分离，写操作需要明确的确认或审批；
- 敏感数据按需脱敏，避免不必要的外传。
三、可审计：每一步都有记录
Agent 的每一次工具调用、每一条结论，都应留有日志，可追溯、可复盘。这既是合规要求，也是持续优化 Agent 表现的依据。出错时能定位是理解偏差、数据问题还是工具故障，才能真正放心地把任务交给它。
四、从小场景开始
我们建议从边界清晰、价值明确的场景起步，例如：知识库问答、报销与合同信息查询、质检数据汇总分析。跑通后再逐步扩展到跨系统的复杂流程。
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