# 動畫口播稿

## Agent 可以做，誰決定能不能做？

你請人工智慧代理，找出逾期訂單。它知道怎麼寫查詢，還不夠。它還必須理解資料、有權讀取、取得合適憑證，並留下可追查的執行紀錄。

## 從聊天工具，走進企業流程

當代理開始呼叫工具，甚至替公司購買服務，我們要設計的，就不只是聊天畫面。這堂課用同一個合成訂單案例，把四道控制串在一起。

## 第一道：先理解資料

訂單表裡有一個日期欄位。它是下單日，還是承諾出貨日？逾期是否要排除已出貨訂單？如果定義不清楚，查詢成功，也可能回答錯問題。

## 把定義放到可以查閱的位置

Open Metadata 管理資料的描述與脈絡。我們會把模糊的訂單描述，改成明確的日期、幣別和責任角色，觀察目錄中的版本變化。

## 第二道：判斷這個人能不能看

登入只證明你是誰，並沒有授權你看所有訂單。Open F G A 根據使用者與資源的關係，回答這次存取是否被允許。

## 拒絕之後，流程必須停止

在沙盒撤銷自己的查看權，再執行同一筆查詢。預期流程停在授權檢查。收到拒絕後，應用程式不能繼續取得資料庫密碼。

## 第三道：給任務短效憑證

授權通過後，Open Bao 為這個學員建立短效資料庫角色。它只能讀自己的資料，六十秒後到期。畫面顯示租約，不會顯示密碼。

## 撤銷後，重新連線看看

先用憑證成功查詢，再撤銷租約。接著開新連線，應該失敗。也可以嘗試讀別人的資料，驗證資料庫真的執行了權限限制。

## 短效，不代表所有風險都消失

到期不一定會立刻切斷既有連線。所以本課每次都開新連線測試。正式系統還要考慮連線池、續租，以及最初的機器身分。

## 第四道：保留整次任務的證據

Open Telemetry 把同一次任務串成一條追蹤。讀取目錄、檢查權限、發出憑證和查詢資料，各自是一個步驟，也就是一個 span。

## 不是猜測，直接比較耗時

按下慢查詢，資料庫步驟會多等零點八秒。瀑布圖會顯示時間花在哪裡。再注入工具錯誤，確認失敗之後，憑證仍然被清理。

## 成功、允許、正確，要分別驗證

追蹤沒有錯誤，不代表答案正確。資料定義、存取授權、執行狀態與品質評估，各有不同的證據。這也接上先前的監測和評分課程。

## 如果代理開始花公司的錢？

Mercury 已提供給代理使用的專用虛擬卡，包含金融卡與信用卡。人類建立卡片並設定限額，代理透過介面取用被交付的卡片資料。

## 有些權限，保留給人類

官方說明，代理不能自行建立代理卡、提高該卡限額，或解除凍結。取卡資料可透過 API 或命令列，查核當時還不支援 M C P。

## 機密取出以後，誰負責？

卡片資料離開供應商後，由代理執行環境負責保管。企業仍要對代理交易負責。Mercury 的 Vault API，也不是我們課堂使用的 Open Bao。

## 用模擬付款測試控制

我們用模擬預算練習。重送相同請求，不重複扣款；超過門檻轉人工；未知商家被拒絕。這些是課堂設計，不是 Mercury 的功能清單。

## 付款成功，還不等於任務完成

如果付了錢卻沒有收到服務，系統要怎麼處理？請把付款、履約、取消、退款和對帳分開思考。每個步驟都要能找到責任和證據。

## 商業模式，從席次走向任務？

以前按人頭收訂閱費，現在一個代理可能替多人工作。按任務收費，需要定義重試；按成果收費，則需要可驗收的標準與爭議處理。

## 用例外率檢查獲利假設

假設每任務成本零點一二美元，人工例外成本三美元，例外率百分之八。一千個任務的直接成本是三百六十美元。例外率上升，價格還撐得住嗎？

## 把設計變成可驗證的結果

最後，交出授權前後的結果、撤銷憑證的證據、一條慢查詢追蹤，再畫出你的代理商業流程。先說清楚責任與完成條件，再選工具。