财务、人力、供应链、采购、办公等系统，还要理解主数据、流程状态、岗位角色和业务规则。“如果系统之间本来就没有完全打通，或者接口、数据口径、流程规则不统一，智能体就很难真正把事情做下去。”谢志华说。这并非个案。王丁也表达了类似观点：“多数行业存在数据分散、标准不一、质量参差不齐的问题。缺乏高质量、结构化、场景化的数据与知识库，智能体就只能停留在表层交互，难以真正解决复杂业务问题。”他举例说，在政务领域，规则体系复杂、政策更新频繁、执行标准严苛，智能体不仅要理解业务意图，更要确保流程合规、结果精准、全程可追溯——而这一切的前提，是底层数据和系统必须先“理得顺”。如果说系统割裂是“可用”问题，那么数据安全与权限失控则是关于“敢用”问题的生死线。深信服科技安全专家高斐告诉记者，智能体为了执行任务需要极高的系统权限，这就带来了数据泄露风险。“在政务办公场景中，我们发现部分单位员工为图方便，直接将内部公文、统计数据喂给本地部署的OpenClaw。由于智能体具备自主联网回传能力，这些敏感数据可能在用户无感知的情况下，通过看似正常的网络流量外泄。”高斐说。更严峻的挑战是，当智能体进入真实业务过程，就不只是“看数据”，还可能涉及调用接口、生成结果、修改状态、触发流程。这时，一些新的问题就集体涌现：哪些数据它能看，哪些动作它能做，关键操作谁来授权，出了问题怎么追溯？高斐强调，智能体一旦被恶意诱导或出现逻辑错误，可能自动执行高危操作。例如，在企业内网环境中，智能体可能被指令执行“清理垃圾文件”，实则运行了格式化磁盘或关闭防火墙的命令。这种破坏不再是单点的，而是可能通过智能体的自动化脚本引发“多米诺骨牌”效应，导致整个业务系统瘫痪。迈向深水区：既要可用更要可控经历了“龙虾”的“速火”与“速朽”，智能体的发展逐步迈向深水区，面对的是一场关于技术、安全与规则的系统性大考——可用与可控，必须两条腿走路，缺一不可。业内人士普遍认为，智能体要实现可用，必须先进行一场“数据基建”的补课。谢志华表示，企业要把主数据、知识库、权限体系、流程规则和接口能力作为智能体建设的一部分同步推进。只有先把数据、系统和流程底座理顺，智能体才能真正从“能回答”走向“能执行”。“智能体的价值，最终要在行业场景中体现。”王丁强调，要让智能体发挥更大的产业价值，必须坚持场景化工程化落地，打造可复制的行业方案。“比如，我们与中国
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