自互联网诞生以来，虽然在此期间进行了一些微小改进，但技术产品的界面并没有实质性变化。它依然需要用户：层层点击五个页面，在不同标签页之间交叉引用日志，以及寻找隐藏的切换开关。
AI 让我们有机会重新思考这些问题。摈弃界面繁杂、布局散乱的图形用户界面，用通俗易懂的语言描述您想要达到的目标会怎么样呢？
这就是未来的方法，我们今天正式推出。我们不想只是把智能体放入仪表板。我们希望创造一种与整个平台交互的全新方式。任何任务、任何界面，只需一个提示词。
Cloudflare 隆重推出 Agent Lee。
Agent Lee 是集成在 Cloudflare 仪表板中的 AI 助手，它能够理解您的 Cloudflare 账户。
它可以帮助您进行故障排除，而如今，这仍然是一项繁琐的手动操作。如果 Worker 在 02:00 (UTC) 开始返回 503 错误，为了找到根本原因（可能是 R2 存储桶、配置错误的路由，或隐藏的速率限制），您可能需要打开好多个标签页，祈祷自己能从中找到规律。凌晨两点，大多数开发人员身边没有一位熟悉整个平台的同事提供即时帮助。Agent Lee 可以。
但它不只是在凌晨两点帮助进行故障排除。Agent Lee 还能立即帮您解决问题。
Agent Lee 在活跃的测试阶段一直正常运行，日均服务超过 18,000 名用户，每天执行近 25 万次工具调用。虽然我们对其目前的功能和在生产环境中的成功运行充满信心，但我们仍然在持续开发和完善这个系统。由于它目前仍处于测试阶段，我们还在进一步完善其性能，因此，用户在使用过程中可能会遇到一些意想不到的限制或极端情况。我们鼓励用户填写下面的反馈表，帮助我们持续改进它。
Agent Lee 直接集成在仪表板中，它能够理解您账户中的资源。它知道 Workers、所在区域、DNS 配置以及错误率。之前分散在六个标签页和两个浏览器窗口中的信息，如今将集中在一个地方，您可以直接与之交互。
使用自然语言，您可以将其用于执行以下操作：
回答关于账户的问题：“显示我的 Worker 中的前 5 条错误消息。”
调试问题：“我无法访问包含 www 前缀的网站。”
应用更改：“为我的域名启用访问权限。”
部署资源：“为我的照片创建一个新的 R2 存储桶，并将其连接到我的 Worker”。
您只需描述自己想要执行的操作，Agent Lee 就会通过指令和可视化图表帮助您完成操作，而无需在不同产品之间切换。它会检索上下文，使用适当的工具，以及根据您提出的问题类型来创建动态的可视化图表。提出过去 24 小时内错误率如何的问题，它会根据实际流量直接在页面内渲染图表，而无需跳转到单独的分析页面。
Agent Lee 不负责常见问题解答 (FAQ)，它针对真实账户开展大规模的实际工作。如今，Agent Lee 日均服务大约 18,000 名用户，每天执行近 25 万次工具调用，涵盖 DNS、Workers、SSL/TLS、R2、Registrar、Cache、Cloudflare Tunnel、API Shield 等众多工具。
Agent Lee 使用代码模式将工具转换为 TypeScript API，并要求模型编写调用 API 的代码；而不是直接向模型呈现 MCP 工具定义。
这样做法的效果更好，原因如下所述。LLM 已接触大量现实世界的 TypeScript 代码，但见过的工具调用示例却很少；因此，它们在与代码打交道时更加准确。对于多步骤任务，模型还可以将多个调用链接在一个脚本中，并仅返回最终结果，从而避免往返通信。
生成的代码会发送到上游 Cloudflare MCP 服务器进行沙箱化执行，但它会流经一个 Durable Object (DO)，该 DO 充当需要身份验证凭据的代理。在发出调用请求之前，DO 会通过检查方法和正文，将生成的代码分类为读取或写入。读取操作会直接通过代理执行。写入操作将被阻止，直到您通过信息获取关卡明确批准此类操作。API 密钥绝不会出现在生成的代码中，而是保存在 DO 中，并在发起上游调用时注入服务器端。安全边界并不是被丢弃的沙箱；它是一个权限架构，从结构上防止未经批准而执行的写入操作。
Agent Lee 连接到 Cloudflare 自己的 MCP 服务器，该服务器提供两个工具：一个是搜索工具，用于查询 API 端点；一个是执行工具，用于编写执行 API 请求的代码。Agent Lee 通过此界面读取您的账户，并在您批准后对其执行写入操作。
写入操作需要经历信息获取系统，该系统会显示审批步骤，然后再执行代码。Agent Lee 无法跳过此步骤。权限模型是强制执行层，您看到的确认提示词并不仅仅是出于礼貌的 UX 设计考量。这是关卡。
Agent Lee 基于的所有基础组件均可供 Cloudflare 客户使用：Agents SDK、Workers AI、Durable Objects，以及所有 Cloudflare 开发人员均可使用的相同 MCP 基础设施。我们没有构建您无法使用的内部工具，相反，我们使用了您可以访问的相同的 Cloudflare 基础组件进行构建。
基于 Cloudflare 的基础组件构建 Agent Lee 不仅仅是一项设计原则。这是最便捷的方式，可以快速发现是否方法有效。哪些方法无效。我们在生产环境中，使用真实用户和真实账户构建了这款产品。也就是说，我们遇到的每一个限制都可以在平台上加以解决。每一个有效的模式都可以让后续团队更轻松地在此基础上进行开发。
这些并非个人观点。而是根据它日均服务 18,000 名用户、执行 25 万次工具调用得出的结论。
与平台交互应该感觉像是在与专家合作一样。对话不应局限于简单的文本。使用 Agent Lee，平台会随着对话的深入，动态生成 UI 组件与文本回复，从而提供更丰富、更具实用性的体验。
例如，如果您询问月度网站流量趋势，您得到的不仅仅只是一串数字。Agent Lee 会渲染一张交互式折线图，让您一目了然地查看流量的峰值与低谷可视化图表。
为了让您拥有充分的创作自由，每次对话都配备一个自适应网格。您可以在网格中点击并拖动，为新的 UI 模块留出空间，然后只需描述您想要看到的内容，剩下的繁重工作就交给 Agent Lee 来完成。
目前，我们支持多种多样的可视化模块，包括动态表格、交互式图表、架构地图等。Agent Lee 通过将灵活的自然语言与清晰的结构化用户界面相结合，可将聊天记录转换为动态仪表板。
能够对账户执行操作的智能体必须可靠且安全。信息获取功能支持代理式系统在执行过程中主动征求用户或其他系统的信息、偏好或批准。当 Agent Lee 需要代表用户执行非读取操作时，我们会通过要求完成用户界面中的明确批准操作来使用信息获取功能。有了这些防护措施，Agent Lee 才能真正成为您安全管理资源的合作伙伴。
除了安全性之外，我们还持续衡量质量。
评估对话成功率和信息准确性。
来自用户交互的反馈信号（点赞/点踩）。
工具调用执行成功率和幻觉评分工具。
每个产品的对话表现细分。
这些系统有助于我们不断改进 Agent Lee，同时确保用户始终拥有控制权。
仪表板中的 Agent Lee 仅仅只是一个开始。
我们更远大的愿景是让 Agent Lee 成为访问整个 Cloudflare 平台的界面，无论用户身在何处。目前集成到仪表板，接着将会集成到命令行界面，让用户外出时可以通过手机访问。用户使用哪个界面并不重要。无论您身处何地，只需清晰地描述需求并交由 Agent Lee 处理。
在此基础上，Agent Lee 将主动出击。它会关注对您而言重要的信息、您的 Workers、流量、错误阈值等重要信息，并在出现需要关注的情况时发出提醒，而不是被动等待您提出要求。一个只会响应的智能体是有用的。但一个能够率先察觉问题的智能体则截然不同。
这一切的基础是上下文。Agent Lee 已经了解您的账户配置。随着时间的推移，它会了解更多信息，包括您之前提出的问题、您当前访问的页面以及您上周调试的内容。正是这些不断积累的上下文，让平台不再只是像一个工具，而更像是一个协作伙伴。
我们尚未完全实现目标。Agent Lee 是当前的第一步，它已在生产环境中运行，大规模执行实际工作。构建该架构是为了实现更多其他功能。
测试版 Agent Lee 现已面向 Free 计划用户开放。登录您的 Cloudflare 仪表板，单击右上角的“Ask AI”即可开始使用。
我们希望了解您尝试构建哪些应用，以及您期待 Agent Lee 提供哪些功能。请在此处分享您的反馈。