让编程智能体通过 MCP 更新反欺诈规则

Kairos 提供 MCP 服务器，供反欺诈团队用 Claude Code、Cursor 或 Codex 等智能体，随着欺诈手法变化维护判断逻辑。

具体怎么做

在 Kairos 控制台中，您启用智能体所需的 MCP 工具组并创建密钥。随后将服务器添加到 Claude Code、Cursor 或 Codex 中。智能体构建工作流并推荐模型变体。Kairos 会在您的标注数据上对它们进行训练与测试，智能体会说明其选择，并将获胜版本作为下一个工作流版本发布。

做到了什么

README中的示例展示了针对Shopify订单工作流的六种智能体设计方案。该方案以v6版本发布，包含逻辑回归模型与Grayson算法结果，在验证集上的ROC-AUC为0.949，测试集上为0.930。这只是一个示例案例，并非实际部署结果。

上手要点

实验需要带有标签的历史数据，如拒付交易，以便进行训练与测试。每个智能体操作都会以其关键指标被记录，您可选择启用哪些工具组。