能行动的智能体
不是外挂智能体，而是应用的一部分
你的智能体位于应用内部，使用你已经构建的同一份数据和同一套逻辑。它可以为访客完成真实工作，并且安全地限定在每位访客自己的范围内。无需托管模型，也无需再接一套工具。它服务谁、能做什么，都由你控制。
答案的剖析
智能体与小部件的区别在于问题和答复之间发生的所有事情。这就是那条路，一步一步。
一个问题来了
一位访客用简单的语言询问，“我的订单在哪里？”、“Pro 计划包括什么？”，位于应用一部分的对话中，而不是浮动在其上的 iframe。
身份第一
首先：谁在问？智能体知道这是匿名访问者还是登录用户，以及到底是哪一个。
权限已应用
智能体会通过与应用中每个页面相同的访问规则读取数据。它可以看到这位用户自己的记录，比如订单和预订，但看不到其他人的记录。边界在智能体下方强制执行，而不是写在提示词里。
扎根于上下文，然后接听
它从你编写的知识库回答；知识库经过语义索引，所以它能按含义找到正确文章，不需要你运行向量数据库。它还会读取提问用户自己的记录。你的语气、你的限制，都会体现在它回答什么、拒绝什么。
或者，它会执行操作
有些答案是动作：创建条目、更新资料、提交请求。操作通过你应用自己的服务器端函数运行，只能使用你明确授予的能力，并以提问用户的身份执行。
对话记录落地
每一次对话都会成为你自己的数据库中的记录。阅读你的智能体实际所说的话，看看人们实际问什么，并将差距反馈到其知识中。
真正有帮助的助手
只需几分钟即可完成配置。 Kliv 处理 AI。
与你的访客交谈
对话内置在你的应用中。访客用简单语言提问，智能体根据你提供的指令和你编写的知识库，用你的应用语气回答。
安全处理他们的数据
智能体可以代表登录的访问者进行查找和更改，因此它只会触及该访问者自己的记录，而绝不会接触其他客户的数据。
你一切尽在掌握
决定谁可以和它交谈、允许它做什么，以及它可以运行多少。访问默认关闭；你有意打开它。
只需几分钟即可完成设置
给它一个名字，写下它的指令，选择它服务谁、能做什么。没有工程师旋钮，只需描述你想要的助手。
以你的知识为基础
你编写的知识库，按开箱即用的语义索引，智能体可以根据含义找到正确的答案，并且在你保存时它就是最新的。没有要搭建的向量数据库。
每一次谈话，都被保留下来
对话记录会落到你自己的数据库中。查看它们，了解人们实际问了什么，并明确回答“智能体对这位客户说过什么？”
对你的数据采取行动的智能体
它可以做事，而不仅仅是聊天
让智能体能够处理应用数据，它就可以为访客管理自己的记录：查找订单、更新资料、创建条目。范围始终限定在正在对话的那个人。Kliv 在智能体下方强制执行这条边界，所以措辞再巧妙的访客也无法让它访问其他人的数据。
常见问题
智能体的答案从哪里来？
两个来源：你编写的知识库，以及提问用户有权查看的记录。知识库由你的材料组成，经过语义索引，并在保存后立即更新。它不会根据开放互联网对你业务的猜测来回答。
“仅限他们自己的数据”实际上是如何执行的？
在智能体下方，而不是在其提示符内。每次读取和写入都会通过与应用其余部分相同的权限规则，范围仅限于登录用户，因此措辞巧妙的请求无法将其写入其他人的记录中。
它能做事，而不仅仅是回答吗？
是的，通过你授予的功能：查找订单、更新配置文件、创建记录、调用服务器端功能之一。没有授权，没有操作，每个操作都以请求用户的身份运行。
我可以看看上面写了什么吗？
是的，对话记录会作为记录存入你的数据库中，与进行对话的用户相关联。它们是你审核语气、发现知识库中的空白并回答“我们告诉了这位客户什么？”的方式。
如何将其保留在消息中？
它的指令、语气和限制都是你的：它可以讨论什么，它拒绝什么，什么时候交给人类。因为说明和知识都是由你编写的，所以保持信息清晰是设计，而不是运气。
我可以收取访问费用吗？
可以。像任何其他功能一样，把智能体放在方案后面，或按每次会话计量用量。商务引擎会处理这两种模式，AI 应用页面会更深入展示这种业务模型。 Commerce → AI apps →
