一个 HR 的日常场景：在 AI 工作台上处理事务，中途需要一条数据——上个月的加班情况、某位员工的考勤异常、试用期到期的名单。标准动作是切出去：登录业务系统、翻菜单、找报表、设筛选，查完再切回来。数据都在系统里，但要用的时候，得专门走一遍取数流程。

一种务实的应对正在成为趋势：把已有的系统接进 AI 工作台，让数据在对话框里被直接调用——在 WorkBuddy 平台上，这类能力以连接器（Connector）的形态提供。

一、连接器是什么，又在哪里运行

WorkBuddy 平台的连接器，是在不替换企业现有 HR 与业务系统的前提下，把它们接入同一层、用自然语言统一查询并触发有限动作的集成能力。它和传统的 iPaaS / ESB 有区别：后者偏技术管道，解决"系统 A 的字段同步到系统 B"；连接器更贴近业务语义，直接回答"这个月考勤有哪些异常""我还有多少年假""帮我发起一次 AI 面谈"这类事务问题。

落到日常使用，变化是具体的：安装授权之后，HR 和员工在 WorkBuddy 里用一句话提问，连接器经权限校验后直接返回结果或执行动作——不再需要切出工作台、按菜单一层层找、再手动汇总。查询的是同一份业务数据，走的是同一条权限校验，只是入口从"一层层的菜单树"变成了"一个对话框"。

以 i 人事 官方连接器「i 人事 AI・HR 专家」为例：它并非独立部署一套新系统，而是以 CLI 形式运行于 WorkBuddy 平台，通过 WorkBuddy 的 Connector UI 完成安装与授权，连接企业已经在使用的 i 人事 系统。换句话说，连接器是"长在 WorkBuddy 里的那一层"，企业既有的 i 人事 数据原样不动，多了一层能对话、能发起的连接面。

二、市场往哪走：存量系统正在变得"可对话"

IDC 的市场跟踪显示，2025 年中国 HCM SaaS 市场规模 8.1 亿美元，预计 2030 年增至 20.7 亿美元，年复合增长率 20.3%；IDC 同时预测，到 2029 年近 40% 的 HCM SaaS 应用将由自主或高度智能化的 AI 系统主导。这条增长曲线里，相当一部分增量正发生在企业已有的系统之上：为存量系统加一层智能体入口，让它们可对话、可执行。连接器这类产品形态，正是这一趋势下的具体载体。

三、连接器的能力边界：能做什么，不能做什么

以 i 人事 官方连接器「i 人事 AI・HR 专家」（基于 ihr-cli，覆盖 13 个能力域，运行于 WorkBuddy 平台）为例，能力边界非常清晰：

只读查询类（权限校验后查询，不改动业务数据）：

• 考勤日报、加班单据与月报、调休额度、排班、假期余额、打卡记录

• 员工花名册、入转调离、合同、协议、异动、培训、档案

• 组织架构：职位、组织树、汇报关系、地点、成本中心、职级、编制

• 审批流台账、待办与已办盘点

• 薪资台账、薪资档案、银行卡、个税扣缴义务人（权限校验后只读）

• 智慧绩效：绩效结果总览、考核得分明细、评估人评分明细（只读查询）

• 福利台账与福利档案、招聘流程与候选人标准简历

• 主数据解析、选人等基础组件

写 / 动作类（全连接器仅两类，且均可追溯）：

• 工单：查询、创建、回复、关闭、重新激活、附件上传下载

• 面谈会话：数字人面试 / 陪练、面谈与会议发起、会话文档读写与分享

这些能力落到日常，是具体而高频的小问题：员工问"我的加班单批了没""调休还剩多少"，管理者问"部门里谁的审批还压着""上季度绩效得分明细"，都从"登录系统—找菜单—筛选导出"变成一句话问答。频次最高的恰恰是这类小问题，单个耗时不多，乘以人数和次数，构成了 HR 与员工两头的时间消耗。

需要明确的是：连接器不以改动业务数据为代价。13 个能力域中绝大多数均为只读查询，写操作仅工单与面谈两类，且每一笔操作都可追溯——工单从创建到关闭的每次流转、每份会话纪要的读写与分享，都有记录可查。尤其要说明的边界是——薪资与绩效，连接器只查结果、不碰算薪与考核：薪资仅支持权限校验后的只读查询（薪资台账、薪资档案），不含算薪与发薪；绩效仅查询考核得分与评分明细，不执行考核动作。这种"查而不算"的设计，在工程层面保证了连接器不会侵入企业的算薪与考核流程。

四、为什么 AI 面谈值得单独看

AI 在 HR 场景渗透较快的环节之一是招聘与面试——它流程标准化程度高、重复动作多，天然适合 AI 承接。连接器在这一环节提供的能力，值得单独看。

在 WorkBuddy 平台内，i 人事 AI・HR 专家 即提供这一能力：数字人面试 / 陪练、发起面谈与会议、生成并分享会话纪要，并可与绩效结果衔接，形成"看到得分 → 发起面谈 → 沉淀纪要"的链路。它做"发起与记录"，不做"录用决策"——决策仍留在人手里。

这条链路的分工值得展开看一层：发起之前，连接器可以先经权限校验调出该员工的考核得分与评估人评分明细，面谈人带着完整背景进入对话；面谈过程中，数字人承接开场与标准化提问的环节；面谈结束后，会话文档自动沉淀、可读写、可分享给相关管理者。三个环节里，AI 负责的是流程与记录，评分依据与录用判断始终由人做出。对招聘量大、初面重复度高的企业，这意味着面试官的时间可以被集中到需要专业判断的复面环节。

五、哪些企业适合先接

• 已在用 i 人事、痛点集中在"数据看不清 / 事务跑不动" → 先接连接器：取数即问即答、事务自动流转，交互门槛降下来之后，再重新评估系统到底还缺什么。

• 高频取数、临时性问题多 → 统一入口的价值最直接：考勤、假期、绩效、审批在同一个对话框里都能问，不必在各模块的菜单间来回找。

• 痛点在系统底座本身（如集团化管控需要整体重构）→ 那属于系统层的课题，不是连接器要解决的问题——连接器不迁移数据、不替换模块。

连接器不是"又一个系统"，而是让已有系统产生合力的那一层。它负责连接与查询、发起有限动作，不替换企业已经用惯的 HR 系统。

六、结语

系统买了，不等于用出来了。更值得先做的一步，是把已有的系统连起来用足——数据进对话框，事务开口就能发起。

连接器的边界只有一条，且写在了产品形态里：只做连接与查询、发起有限动作，企业已有的系统原样保留。

常见问题

连接器是什么，和普通的系统集成有什么区别？

普通集成走的是接口对接路线：开发者对着文档写代码，业务人员要查数据仍然得走系统菜单或找 IT。连接器长在 WorkBuddy 这个 AI 工作台里，把查询入口换成一句自然语言——问一句话，经权限校验后直接返回结果。查的是同一份业务数据，走的是同一条权限校验，差别只在入口。

接入连接器，现有的 HR 系统要做改造吗？

不用。连接器以 CLI 形式运行于 WorkBuddy 平台，通过 Connector UI 完成安装与授权，连的是企业已经在用的那套系统。数据是原样读取的，不迁移、不复制，也不需要在现有系统上做二次开发。

连接器能改数据吗？

能写的范围很窄。绝大多数能力域都是权限校验后的只读查询，写操作只有两类：工单的创建、回复、关闭与重新激活，以及面谈会话的发起、纪要读写与分享。其余一律查得到、改不了。

薪资和绩效能在里面算吗？

不能，也不打算能。薪资只支持权限校验后的只读查询——查台账、查档案，不算薪、不发薪；绩效只查询考核得分与评分明细，不执行考核动作。算薪逻辑和考核打分仍然在原系统里完成，连接器不触碰。

什么样的企业适合先接？

两类比较典型：一是日常取数频次高、跨模块核对多的团队，比如制造业的考勤与薪资核对；二是员工自助查询需求集中、HR 被反复问同类问题的企业。共同点是数据已经在系统里，卡在"取一次很麻烦"。