📌 本文重點：MCP、Model Context Protocol、ibo.ai、上下文管理、AI 安全、AI 授權控管、AI 治理
2025 年，被視為 AI Agent 正式走入「任務自治、權限分級、上下文管理」的元年。這背後最重要的推手之一，就是由 OpenAI、Anthropic、Google DeepMind 等主導的 MCP（Model Context Protocol）。
但 MCP 只是規格草案，對企業來說要真正落地，還有許多問題待解。
今天我們就來看看，ibo.ai 如何率先將 MCP 精神實踐為可商用的上下文管理機制，讓企業能放心部署 AI Agent。
📦 MCP 是什麼？為什麼成為未來 Agent 架構的核心？
MCP（Model Context Protocol） 是一套標準，定義 AI 模型在「執行任務時所需的上下文」應如何被儲存、調用、授權與驗證。
⛓ MCP 主要解決三大問題：
- 任務記憶會斷線？
→ MCP 讓 Agent 能攜帶任務歷史記錄，避免每次重問 - 誰能讀？誰能寫？
→ 引入 token 授權與角色權限，提升 AI 管理的透明度與安全性 - 多 Agent 協作怎麼分工？
→ 每個 Agent 可根據不同任務讀取或共享特定部分 context
🧠 ibo.ai 如何將 MCP 精神商品化？
儘管 MCP 還在草案階段，ibo.ai 已經將類 MCP 架構實作到平台中，提供企業級上下文管理模組：
1️⃣ Context 容器（Context Capsule）
- 每段對話、任務流程都封裝為一個「上下文容器」
- 可設定過期時間、自動清除邏輯、存取權限（如財務部專用）
2️⃣ 角色導向存取控制（RBAC）
- ibo.ai 可依身份、職位設定「可查詢／可更新／僅讀取」權限
- 不同員工問同樣問題，AI 回答內容可能完全不同
3️⃣ 多任務追蹤與切換能力
- 使用者可同時進行多項任務（如：報價＋請款＋客服處理）
- 每個任務都有獨立上下文，切換時自動載入，不會混淆
🏢 實際應用案例：企業如何受益？
✅ 案例一：大型企業客服中心
客服人員同時處理 3 筆用戶詢問，ibo.ai 自動追蹤每筆任務的進度、狀態與回應內容，避免資訊混亂或誤判。
✅ 案例二：跨部門協作專案
行銷人員發起產品活動任務後，ibo.ai 將所有上下文封裝並指派給設計、法務、行政各部門處理，協作中 AI 不會遺漏細節。
✅ 案例三：內部權限分級資訊管控
財務資料只有特定角色能查詢，ibo.ai 根據登入身分，自動回覆不同資料內容，避免誤洩密。
🧭 結語：MCP 是規格，ibo.ai 是現成方案
MCP 描繪了 AI Agent 未來的應有姿態，但企業不能等「技術成熟」才開始部署。
ibo.ai 早已內建多層次上下文管理、權限控管與任務封裝，不只滿足企業資訊安全與治理需求，也讓 AI 具備真正的任務記憶與行為邏輯。
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🔗 延伸閱讀與資源：
👉 ibo.ai 官網：www.ibo.ai
👉 大世科官網：www.etatung.com
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