你的智能体跑在什么上，又对着什么干活
两个问题。智能体用什么干活，那是引擎——驱动语言模型的工具；今天是 Claude，旁边还有 ChatGPT。它对着什么干活，那是目标系统：不是焊死的连接器，而是一个插件，自带它的动作、它的事件和它自己的说明。两者都在界面里启用、配上凭据，再指派给某个智能体。
跑在什么上
引擎就是驱动语言模型的那件工具。你放进去的东西决定了怎么付费：一个订阅席位，或者一把 API 密钥。若干个放在同一个名字下，就构成一个工位的额度。covey 在它们之间分派工作，尽量让同一个智能体留在同一个席位上，某个用完了就换到别的。
Claude Code（Anthropic）
covey 今天运行所依托的引擎：没有界面的 Claude Code，跑在智能体的工位里。它能续接会话——正因如此，智能体可以等客户回信，而不必从头再来——而且它自己上报成本和订阅用量，不用别人去估。订阅席位或 API 密钥，两者皆可。
Codex（OpenAI）
作为第二引擎已经搭好，两种接入方式都支持：API 密钥作为环境变量，ChatGPT 登录作为只在这次运行期间存在的文件。我们还没有对着程序本身验证过运行——只要还是这样，这里写的就是“准备中”，而不是“已支持”。
educa AI
第三个引擎，也是第一个站在网关而非单一供应商前面的引擎：educa AI Core 同时提供 Anthropic 和 OpenAI 的接口。covey 在那里用的还是和别处一样的 Claude Code，只是对着 educa 的端点。已对着托管实例验证：运行没问题，工具会执行，会话可以续接。一个令牌，两种合同形式（按用量或按配额）。工具报告的金额我们有意不采用——它给的是别人合同的价格。令牌计数保留，因为那是量出来的。
更多引擎
引擎是一个自己注册的插件：一个文件说明它需要哪些凭据、以什么形式，能不能续接会话，以及去哪里找自己的说明。指派引擎时，平台会核对它的声明——所以下一个引擎不需要任何特殊照顾。
活从哪里来
Zammad
查看工单、回复、设置状态、上报。客户一回信，Zammad 就通知 covey，智能体随即被唤醒——不用一直自己去看。
Salesforce
把 Service Cloud 的案子当成要干的活：连同整段对话读一个案子、找出还开着的、查查同样的问题从前是怎么答的，然后回复——可以是内部备注、可以是客户门户里能看到的评论，也可以是真正的邮件。附件双向，状态和上报都在内。covey 按间隔看看有没有东西在等；Salesforce 也可以直接通知它。
Zendesk
把支持工单当作工作对象：读取一张工单及其完整会话——由审计记录拼出，以免遗漏更早的回复——查看客户附上的文件，查阅同样的问题以前是怎么答的，然后回复：作为内部备注，或作为客户看得见的答复。设置状态、上报、合并重复工单也都包括在内。covey 会定期查看是否有待处理的事；也可以让 Zendesk 自己来通知。
GitHub
把 issue 和拉取请求当成要干的活：检出源码、在自己的分支上做修复、开一个拉取请求并让 QA 智能体做评审——包括之后针对评论和失败检查的那一轮往返。GitHub 会自己报告新事件；covey 另外也按间隔查看。
GitLab
把 issue 当成要干的活，检出源码、在自己的分支上做修复、向主管开一个合并请求——然后把之后针对评论和失败流水线的那一轮做完。
Jira
企业真正用来排计划的看板——云端版和自建机房版都算。用查询找活、连同历史和截图读一张工单、领下它、推着它走完工作流，并用标签、估算和子任务保持它是最新的。代码仍在 GitLab 或 GitHub；工单号把两边连起来——所以智能体会把它放在每条提交信息的最前面。
电子邮件（IMAP/SMTP）
智能体自己的邮箱：查看收件箱、回复、归档。用于所有既没有门户、也没有编程接口的来信。
Microsoft Teams
通过 Azure Bot Service 接入的聊天频道：接收和发送消息。每一次进来的调用都会做密码学上的真伪校验。
Google Search Console
搜索引擎对一个页面究竟做了什么——与页面自称的情况相对：哪些网址被收录，Google 选了哪个规范网址而非声明的那个，有人在到达之前搜索了什么。除提交站点地图外只读，且 OAuth 范围按操作选择：只读权限的智能体持有的令牌无法写入。
文件与文档
Confluence
工单和代码所依附的文档——云端版和自建机房版都算。按关键词或查询找到一页、读它、补一节、评论、加标签、附文件。这里不会发出唤醒：智能体是在做别的事时顺路来到这个系统，等那件事做完了再写。
Nextcloud
通过分享链接或账号接入的文件库：列出、读取、写入、建目录。访问走 WebDAV——对智能体来说，有链接就够了。
SharePoint／Teams 文件
同样的文件操作，只是在微软的世界里：通过在 Entra ID 注册的应用访问一个文档库，权限刚好够用。
网页与沙箱
浏览器（无界面 Chrome）
给没有专属插件的 Web 应用兜底：打开页面、读文字、点击、输入、保存截图。哪些页面根本够得着，由出站网络的允许清单说了算。
开发沙箱
智能体自己的机器：执行命令、启动开发服务器和数据库、测试，然后再收拾干净。
漏洞数据库
所用依赖库中的已知安全漏洞：喂进去锁定版本的文件，吐出来的是带编号、严重程度以及修复版本的结论——并且对应你正在用的版本分支。支持 npm、Composer 和 Dart/Flutter。
Kubernetes
查看集群而不改动它：Pod 状态与重启次数、崩溃容器的日志、事件、工作负载、Ingress、权限和网络策略。集群内的凭据仍然不可读，期望状态照旧来自基础设施仓库。
少了哪个？自己接上，别干等。
两条不必等新版本的路——都在界面里完成，没有什么需要重新部署。
以清单接入 REST 系统
一个 JSON 文件描述认证方式、动作，以及进来的事件有哪些字段。上传、启用、指派——一行代码都不用写。
MCP 服务器
任何会说 Model Context Protocol 的服务器都可以注册为目标系统。covey 自己发现它提供哪些工具；其中哪些可以用，由你按智能体来定。
智能体从来看不到凭据
智能体的工位上不放任何长期口令或长期密钥。每一次访问都经过 covey 的控制平面：先核对这次访问是否被允许，到那一刻才把凭据插进去，并把这次操作写进日志。一个智能体可以做什么，写在平台的配置里，而不在它的提示词里。
那平台的其余部分呢？
目标系统只是一半。另一半是围绕它们的一切——正是这些让你敢于信任一支由智能体组成的队伍。