AI 与 LLM 架构
PlaidCloud 并不只有一个 AI 功能，而是提供四种访问模型的方式：产品内的助手、Microsoft 365 Copilot、外部编码代理，以及工作流中的 LLM 步骤。这四种方式都运行在同一条受管控的路径上。模型本身可以替换：Claude、GPT、Gemini、Grok、您自己订阅中的 Azure OpenAI 资源，或您自行托管的模型。
本节介绍这一架构：什么在哪里运行、什么会跨越边界，以及为什么这样设计。
| 入口 | 使用者 | 模型如何访问数据 | 从哪里开始 |
|---|---|---|---|
| 应用内 AI 助手 | 在 PlaidCloud 中工作的任何人 | PlaidCloud 自己的代理代表您调用内部工具 | Weave AI Chat |
| Microsoft 365 Copilot | 整个团队，在 Teams 和 Outlook 中 | 已发布的代理让用户登录，然后调用 MCP 服务器 | Microsoft 365 Copilot |
| AI 编码代理 | 分析师和开发人员 | 其客户端通过 OAuth 直接连接到 MCP 服务器 | 入门 |
| LLM 工作流步骤 | 无人值守的管道 | 在 Anthropic 上，使用仅限于您所绑定对象的令牌；在其他提供商上，完全没有数据访问权限，参见该步骤的规则 | LLM 步骤 |
它们的区别在于由谁主导以及对话发生在哪里，而不在于模型被允许接触什么。
一条受管控的路径
Section titled “一条受管控的路径”无论问题从哪个入口提出，以下五点始终成立。
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模型以个人身份运行，而不是以平台身份运行。 每个请求都携带一个短期有效、用完即撤销的凭据，代表已登录的用户。AI 背后没有拥有更高权限的共享服务账户。
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工具是唯一的入口。 模型无法直接查询您的 Lakehouse。它调用一套精选的工具目录，包括查找、描述、读取、运行和 upsert，并且每次调用都会被独立检查。
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您自己的权限仍然是边界。 AI 请求永远无法查看或更改您自己无法查看或更改的内容。AI 层只会收窄访问范围，绝不会扩大。
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由管理员设定上限，且默认关闭。 LLM 连接的代理访问默认为只读。Microsoft 365 Copilot 默认没有任何权限：在管理员为某人分配访问级别之前，已登录的用户无法获得任何数据。这是两种独立的机制，但提高其中任何一个，都只是限定 AI 可以尝试的范围，绝不会扩大您本来就能访问的内容。
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有些事情永远禁止。 凭据和连接设置、身份和分组管理、访问控制变更、发布以及可部署代码，永远不能由 AI 凭据调用，无论管理员授予了什么权限，也无论使用哪个提供商。这些操作始终只能由人工完成。
一个问题的生命周期
Section titled “一个问题的生命周期”以“为什么上个季度亚特兰大分摊的 IT 成本上升了？”为例，无论从哪个入口提出：
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为提问者生成凭据，范围受限且有效期很短。
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将工具提供给模型：在会进行收窄的入口上，会收窄到问题可能需要的范围；在不进行收窄的入口上，则从目录中自行发现。
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提示词发送给模型，包含问题、所有固定规则和工具描述，此时还没有任何数据。
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模型通过工具调用请求数据：解析分析路径、读取架构、运行分摊追踪、读取动因行。每次调用在到达时都会进行权限检查。
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模型根据返回的内容作答，如果查阅过文档页面则会引用该页面，并附带置信度信号和注意事项。
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凭据被撤销。 请求结束后，被截获的令牌无法重放。
关键在于第 4 步：模型并不持有您的数据。它只请求数据的一部分，并且每次请求都会经过裁决。