在安全运营场景里，真正的瓶颈往往不是缺告警，而是告警太多。本期实验围绕一个具体问题展开：能否让智能体把散落的单条告警，整理成一条可判断、可处置的事件线索。
做法是给智能体限定三步工作流：先做同类告警的聚合与去重，再补全上下文（资产归属、账号近期行为、外部情报命中情况），最后输出一段处置建议与置信度，由值班分析师做最终确认。智能体不直接执行封禁、隔离等动作，全程只读，工具调用留痕。
阶段性进展：
- 在内部历史告警样本上做回放测试，按智能体排序取前 20% 的告警，覆盖了约七成后续被确认为真实事件的安全告警；
- 单条告警的初判时间从分钟级压到秒级，分析师精力更多转向复核与定性。
下一步计划：引入资产基线与时序行为特征，降低“资产已变更”类误报；同时建立误判回流机制，把分析师的反驳意见作为反馈信号，用于调整提示与检索策略。需要说明的是，当前结论来自有限样本的内部回放，真实生产环境中的稳定性仍需更长时间观察。
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