AI 與智慧體
圍繞AI 與智慧體的文章，關注可執行業務本體、受治理的資料、應用搭建和 Agent 工作流的實踐。
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已釋出FDE(前沿
部署 工程師) 用什麼 工具？ 一套 本體 優先的 開源 技術棧 FDE 在一次 60–180 天的部署裡真正寫下什麼:接入配接器、實體解析、權限對映、最初的幾條工作流。加上定義這份工作的五個痛點,以及 2026 年的模仿潮為什麼只抄走了崗位、沒抄走底下的基質。
AI 與智慧體 開發者 本體MCP前沿部署工程師Palantir -
已釋出一個
業務 應用 到底有 多少 token？ 完整 CRM 全應用 不到 150k 完整 CRM 的資料模型、流程、權限與介面合計不到 150k token：業務邏輯不到 100k，UI 約 50k；隨包參考 CRM 仍約 16k。能整體裝進智慧體上下文的軟體，維護方式完全不同。
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已釋出AI 智慧
體刪除 生產 資料： 為什麼 執行 時護欄比提示 詞可靠 公開記錄中的 Replit 事故提醒我們：智慧體的影響半徑不能只靠提示詞收窄。生產資料、破壞性操作和恢復證據，都需要由執行時權限、審批和審計來約束。
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已釋出Agent 規則
檔案 怎麼寫： 讓 AI 生成 可治理 應用 編碼 agent 的 AGENTS.md、.cursor/rules 或 CLAUDE.md 不該只管程式碼風格。把權限、審批、審計和目標後設資料格式寫進去，AI 生成的應用才更容易被審查和簽字。
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已釋出MCP 安全：
為什麼 協議 還需要 受治理的 工具層 MCP 和 A2A 讓 agent 連線工具與其他 agent 變得更容易，但連線不等於授權。企業缺的不是再包一層介面，而是每次呼叫都帶身份、強制權限、留下審計的工具層。
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已釋出為什麼 AI Agent 試點
進不了 生產： 缺的是 四層 執行 基礎 一個 agent 演示可以很精彩，生產評審卻只問一件事：你怎麼證明它不會越權、會等審批、能交出審計證據？試點失敗通常不是模型不夠強，而是缺語義、權限、審批和審計四層。
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已釋出Agentforce、Copilot Studio 之外：
何時 選擇 開放 自託管 執行時 Agentforce、Copilot Studio、ServiceNow AI Agents 在各自生態內都很強。問題是你的資料、流程和權限是否也在同一個生態內；若不是，開放自託管執行時或混合架構可能更穩。
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