知识库权限、业务系统工具调用、敏感数据、日志审计、人工确认和上线评估。
我们会先用只读和辅助型场景试点，再逐步开放写入、流转和自动化能力。
Key Points
沟通时会确认的事项
数据和知识库边界会先划清
企业知识库通常包含制度、客户资料、合同、项目文档和内部经验。AI 智能体会按角色控制可检索范围，减少不同部门或不同权限用户看到无权限信息的风险。
- 知识库分组
- 角色权限
- 引用来源
- 敏感信息脱敏
工具调用会加入授权和审计
AI Agent 如果能调用业务系统，会明确哪些动作只读、哪些动作需要人工确认、哪些动作禁止自动执行。关键动作会记录操作者、输入、输出、时间和结果。
- 只读查询优先
- 写入动作审批
- 关键操作留痕
- 异常操作告警
上线前会做评估和灰度
AI 项目上线前会准备常见问题集、错误样本、拒答规则和人工接管流程。先在小范围用户或低风险流程中试运行，再根据真实反馈扩展。
- 评估问题集
- 拒答和转人工
- 灰度试运行
- 持续纠错闭环
Process
建议执行步骤
分级
按数据敏感度和业务风险给场景分级。
隔离
设计知识库、用户角色和工具调用边界。
审计
记录问答、引用、工具调用和人工确认结果。
迭代
用真实使用反馈优化知识、提示词和流程。
Boundaries
风险与边界
- AI 不会一开始自动执行高风险业务决策。
- 涉及客户、合同、财务、生产和人事数据时，会先采用只读或人工确认模式。
- 模型能力不能替代企业自身的数据治理和权限管理。
FAQ
客户常问问题
企业 AI 智能体如何保证数据安全？
方案会从数据分级、知识库权限、工具调用范围、敏感信息脱敏、日志审计和人工确认几方面设计。尤其是接入业务系统时，会先从只读查询和辅助生成开始，再逐步开放自动化能力。
AI Agent 接业务系统时如何控制权限？
系统会按用户角色控制可访问数据和可调用工具。查询、生成、写入、删除、审批等动作会分级管理，关键动作加入人工确认和日志留痕，不让模型直接拥有无限制系统权限。
企业知识库问答如何避免越权和泄密？
知识库会按部门、项目、角色或资料等级切分，并在检索层校验用户权限。答案中会尽量保留引用来源，敏感内容可脱敏或拒答，错误回答会进入纠错和知识更新流程。
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我们会先判断是否值得做、怎么做最稳，再进入原型和交付。
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