FireMon 智能体与 MCP 实战:从策略问题到落地工作流

了解 FireMon 的 Agentic AI Framework 与 Model Context Protocol (MCP) 如何在两个实际的网络安全策略 workflow 中发挥作用。本次以演示为主的会议将展示 FireMon 内置的 agents 以及通过 MCP 可利用策略上下文调查访问权限并准备变更方案，供安全人员审核。

首先,跟随一条访问请求走完 FireMon 内部的智能体辅助工作流:从策略建议到提交工程师审核的变更方案。随后,观看受支持的外部 AI 工具如何通过 MCP 调用 FireMon 的策略智能,排查网络访问问题。在每个演示中,我们都会跟踪请求、查看返回的信息,并展示工程师在哪个环节评估结果并决定下一步操作。

我们将说明何时应使用 FireMon 内置智能体,何时应通过 MCP 接入外部 AI 工作流,并介绍与演示相关的受支持连接方式、配置前提条件和访问权限。您将了解每种方式如何融入策略运营,以及在自身环境中启用之前,需要就数据访问与工程师把关验证哪些内容。

您将学习如何:

• 借助 FireMon 的 Agentic AI Framework 制定策略建议，并生成变更方案草案，供安全人员审核。
• 通过 MCP 将受支持的外部 AI 工具接入 FireMon 的策略智能,排查网络访问问题。
• 判断何时使用 FireMon 内置智能体,何时通过 MCP 接入外部 AI 工作流。
• 在采用任一方式之前,评估受支持的连接方式、前提条件、数据权限与工程师审核机制。