只会聊天的机器人已经很有用了。而能查询客户、核对订单、起草进展通知的智能体，要有用得多。两者的区别就在于连接：智能体需要有办法接触到真正开展工作的那些系统。
做好这方面的决定，并不需要懂技术。这篇指南会讲清楚这些连接是怎么工作的，以及在给智能体开放权限之前应该问哪些问题。
智能体是怎样使用工具的
AI 模型本身只能读写文字。要让它去做事，就要给它一份工具清单，每个工具都有名称和说明，比如「按订单号查询订单」或「创建客服工单」。
一次典型的过程是这样的：
- 客户询问订单到哪了。
- 模型判断「查询订单」这个工具能帮上忙，于是带着订单号发起请求。
- 由你们的系统（而不是模型）执行查询，并返回结果。
- 模型读取结果，写出回复。
关键在第 3 步。模型只是提出请求，是否执行由你们的软件决定，权限和安全检查正是放在这里。
常见的连接方式
- API： 大多数现代业务软件都提供 API，这是一种让程序读取和更新数据的结构化方式，通常也是最可靠的选择。
- 标准连接器： 模型上下文协议（MCP）这样的开放标准，为 AI 应用连接工具和数据提供了统一的方式，很多产品现在也提供现成的连接器。
- 自动化平台： 这类工具能把各种应用串起来，让智能体快速接入多项服务，很适合做试点。
- 定制连接： 对于没有 API 的老系统，可能需要开发一个小型定制服务，或者提供一个数据库视图。
读取权限和写入权限
最有用的区分，是「读」和「做」：
- 读取权限 让智能体查询信息，比如订单状态或帮助文章。主要风险是把数据暴露给不该看到的人。
- 写入权限 让它修改内容，比如更新记录或发送消息。这里的错误会直接带来后果。
稳妥的路径是：先只开放读取权限，再加入低风险的写入操作，比如起草回复或创建工单，而影响重大的操作则必须经过人工审批。
保证连接的安全
- 最小权限。 只给智能体完成任务所需的权限，多一点都不给。
- 沿用使用者本人的权限。 帮助某位用户的智能体，不应该看到这位用户本来看不到的内容。
- 重要操作需要确认，比如发送、付款或删除。
- 保留日志。 记录每一次工具调用，方便复盘发生了什么。
- 设置上限。 限制智能体的操作频率和数量，控制错误和成本。
- 把外部内容当作数据。 智能体读取的邮件和网页里，可能藏着故意误导它的指令，这些内容绝不能自行触发操作。
- 保护好凭证。 密钥存放在安全的地方，绝不写进提示词，并且要能方便地撤销。
连接系统之前要问的问题
- 智能体需要读取什么？需要修改什么？
- 哪些操作需要人工审批？
- 它使用的是谁的权限？
- 记录哪些日志？由谁来查看？
- 如果出了问题，怎么迅速把它关掉？
示例：客服智能体的第一批连接
一个客服智能体可以先从两个只读工具开始：搜索帮助文章和查询订单状态。等它表现稳定之后，再加入第三个工具，让它起草退款申请，由人来审批。没有经过审批，订单系统里的任何内容都不会改变。这只是一个示意性的例子，具体需要哪些工具，取决于你们的系统和风险等级。
总结
连接让 AI 模型变成有用的智能体，权限则保证它的安全。从小处开始，先开放读取权限，只在有明确限制和审核的地方再加入操作能力。
如果你需要帮忙确定智能体应该连接哪些系统、如何安全地连接，可以看看我们的 AI 产品与智能体服务，或者给我们发邮件。
