AI 與智慧體
圍繞AI 與智慧體的文章,關注 AI-native 企業軟體、受控資料、應用搭建和 Agent 工作流的實踐。
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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,都需要由執行時許可權、審批和審計來約束。
AI 與智慧體 IT / CIO ReplitAI 智慧體執行時護欄治理審計 - 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。把許可權、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。
AI 與智慧體 開發者 Agent 規則AI 寫程式碼MCP開放協議治理趨勢觀點 - 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、強制許可權、留下審計的工具層。
AI 與智慧體 IT / CIO MCPA2AAgent 互操作工具層AI 治理趨勢觀點 - 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、許可權、審批和審計四層。
AI 與智慧體 業務決策者 AI Agent落地ROI治理執行時趨勢觀點 - 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、流程和許可權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。
AI 與智慧體 IT / CIO AgentforceCopilot StudioServiceNow開放平臺自託管趨勢觀點