基于 Model Context Protocol 的 Visier 与 Amazon Quick 劳动力 AI 代理集成方案

1. 组件概述

Visier：云端劳动力 AI 平台，统一 HRIS、工资单、人才管理等数据，提供 AI 助手 Vee 进行复杂人力分析。通过 Visier MCP 服务器将分析能力以标准化工具形式暴露。
Amazon Quick：Agentic AI 工作空间，为业务用户提供可对话的智能代理和工作流自动化。通过 Quick Spaces 存储企业政策、规划文档等上下文信息。
Model Context Protocol (MCP)：开放标准，充当 AI 代理与外部数据源之间的通用适配器，使 Quick 能以结构化、安全的方式调用 Visier 的 Vee 代理。

2. 业务价值

统一视图：实时劳动力数据 + 企业内部政策，实现跨系统、跨职能的完整答案。
自然语言访问：用户可直接用对话式提问，系统返回带来源标记的答案。
自动化工作流：通过 Quick Flows 将多轮对话封装为可计划、可重复的流程，省去手动查询。
受控安全：Visier MCP 服务器执行细粒度治理，仅向 Quick 暴露授权数据。
加速洞察：从数小时的手工交叉引用压缩到单次对话即得答案。

3. 前置条件

有效的 AWS 账户并具备 Quick 服务权限。
已订阅 Amazon Quick 环境。
Visier 账户已开启 API 访问并部署 MCP 服务器。

4. 解决方案流程

意图解析：Quick 解析用户提问，判断是否需要劳动力数据。
MCP 调用：若需要，Quick 通过 MCP 调用 Visier Vee，获取实时分析。
上下文检索：Quick 同时在 Quick Spaces 中检索相关政策、目标文档。
结果合成：将两类信息整合，生成带来源标记的可执行答案。

5. 集成步骤

步骤 1 – 配置 Visier MCP 服务器

登录 Visier 管理控制台 → 设置 > API & 集成。
启用 MCP 服务器，配置身份验证与数据访问范围。
记录 MCP 端点 URL 与凭证。

步骤 2 – 在 Amazon Quick 中添加 Visier MCP 集成

Quick 主界面 → 集成 → 操作 → 添加 Model Context Protocol (MCP)。
填写集成名称、描述及第 1 步获取的端点 URL，完成向导。

步骤 3 – 整理企业知识（Quick Spaces）

在 Quick 创建空间 “劳动力规划”。
上传 FY26 劳动力健康目标、任期与保留政策、高绩效保留手册、美国劳动力分布政策、风险简报模板等文档。
设置空间权限，确保相关团队可访问。

6. 示例对话（Maya 与 David）

| 回合 | 用户提问 | 数据来源 | 说明 | |------|----------|----------|------| | 1 | “我们有多少员工，多少在美国？” | Visier | 实时人数统计 | | 2 | “美国员工人数与分布目标的差距？” | Visier + Quick Spaces | 实时人数 vs. FY26 目标 | | 3 | “平均任期及最长任期岗位？” | Visier + Quick Spaces | 任期数据 + 任期里程碑 | | 4 | “平均任期是否达标？” | Visier + Quick Spaces | 与保留政策阈值比较 | | 5 | “高绩效员工数量及比例是否达标？” | Visier + Quick Spaces | 与高绩效手册推荐比例比较 | | 6 | “生成领导简报，标记风险并给出建议。” | Visier（所有前述数据） + Quick Spaces（政策、阈值） | 综合报告，来源标记 |

7. 自动化流程示例 – 每周劳动力健康评分

步骤 1：通过 MCP 从 Visier 拉取全球总人数、美国人数、平均任期、高绩效人数。
步骤 2：在 “劳动力规划” 空间检索年底人数目标、美国分布目标、任期阈值、绩效比例阈值。
步骤 3：比较实际与目标，计算复合健康评分。
步骤 4：生成 Markdown 简报并发送至指定邮箱或 Slack。

该流程可设定为每周一 08:00 自动执行，省去重复对话的人工成本。

8. 关键技术要点

MCP 作为标准化适配层，免除定制 API 开发。
Quick 通过 Spaces 提供组织上下文，实现“数据 + 文档”联合推理。
Vee 代理在 Visier 内部执行复杂人力分析，返回结构化结果供 Quick 进一步加工。
Quick Flows 将多轮对话封装为可调度的工作流，实现端到端自动化。