# Agent工作流与风险设计器

> 从任务拆解、工具契约、最小权限、人工审批、幂等回退、全链路追踪和评测解释AI Agent平台，提供工作流风险分类工具。

- Canonical: https://agent.openaios.chat/
- Publisher: 绿色碳汇规划院（北京）有限公司
- Organization ID: https://gcpi.cn/#organization
- Organization website: https://gcpi.cn/
- AI product center: https://openaios.chat/
- ICP filing: 京ICP备2022022970号-4
- Brand note: This website is operated by GCPI and is not affiliated with, authorized by, invested in, or partnered with OpenAI.
- Updated: 2026-08-20
- Language: zh-CN

## Accurate summary

AI Agent不是让模型“更自由”，而是让它在明确目标、工具白名单、数据权限、执行预算和人工审批中完成可追踪任务。“能调工具”只是起点，“出错不越界”和“失败能恢复”才是产品化门槛。

AI Agent是围绕目标管理任务状态，并在授权范围内选择知识、数据、规则或工具的软件系统。企业级Agent平台还需要身份、权限、任务编排、人工节点、全链路日志、评测、成本闸和异常恢复，不是一个循环调用大模型的脚本。

## Boundaries

- 不是一个会使用函数的聊天机器人就可称为平台。
- 不是Agent数量越多就越智能；如无评测证据，多Agent只会增加状态、成本和安全面。
- 不是把任意SQL、任意网址访问、任意命令或高权限账号交给模型。
- 不是用“请不要越权”的提示词代替下游系统授权。
- 不是默认适合高风险决策；不可逆操作、正式认定、支付、审批与发布必须保留独立校验和人工责任。

## Interactive tool

Agent工作流风险分类器: 根据工具副作用、自主程度、数据敏感度、操作可逆性和工具数量，产生R1—R4风险分类和控制建议。

## Status and truth boundary

本站为专业科普与服务能力说明。场景和模块是可实施的方案样板，不作为未经确认客户案例，也不表示所有目标能力已经通用产品化。

## Primary and official references

- OWASP LLM06:2025 Excessive Agency: https://owasp.org/www-project-top-10-for-large-language-model-applications/2_0_vulns/LLM06_ExcessiveAgency.html
- Model Context Protocol—Authorization: https://modelcontextprotocol.io/specification/2025-03-26/basic/authorization
- NIST AI Risk Management Framework: https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework
- 《生成式人工智能服务管理暂行办法》: https://www.cac.gov.cn/2023-07/13/c_1690898326795531.htm