现如今稳操胜券配资，AI 助手已不再局限于总结会议纪要、撰写邮件和回答问题，它们开始主动执行操作，例如创建工单、分析日志、管理账户，甚至自动修复故障。
进入智能体 AI（Agentic AI）时代后，这类 AI 不仅会告知你下一步该做什么，还会直接代你完成。这些智能体能力极强，但也带来了一种全新的安全风险。
一、自主智能体的悄然崛起
起初，企业内部引入 AI 的过程看似无害。ChatGPT、Copilot 等工具仅辅助人们完成基础的写作与编码工作，无法独立行动。但这种情况正在迅速改变。
许多团队在未经过安全审查或审批的情况下，就部署了能"解读目标、规划步骤、调用 API、触发其他智能体"的自主 AI 系统。例如，AI 营销助手可分析营销活动数据，并主动优化目标受众与预算分配；DevOps 智能体能扫描故障并启动修复流程，无需等待人工介入。
最终结果是一类"决策更快、行动更快，甚至超出人类监控能力"的智能体正在不断增多。
二、智能体 AI ≠普通机器人
尽管企业已开始管理"非人类身份（NHI）"（如服务账户、API 密钥），但智能体 AI 与这类身份完全不同。
普通工作流只会遵循固定的操作步骤，而 AI 智能体则会"思考下一步该做什么"。它能将多个步骤串联执行、访问不同系统，并在过程中调整计划。这种灵活性正是智能体"既强大又危险"的根源——由于智能体可跨边界行动，仅给它授予数据库、客户关系管理系统（CRM）和 Slack 的访问权限，就可能让它成为企业内部权限最高的"用户"之一。
更复杂的是"多智能体生态"带来的新挑战。一旦某个智能体开始调用甚至创建其他智能体，"追溯操作源头至最初人类发起者"的链路就会变得模糊。
三、影子 AI 已潜入企业环境
即便是行事谨慎的企业，也发现影子 AI 正悄悄渗透到自身环境中：产品经理注册了新的 AI 研究工具，团队将会议机器人接入内部驱动器，工程师搭建了可查询客户日志的本地 AI 助手。
从技术角度看，这些工具都属于"服务"，因此都需要治理。但大多数此类工具进入企业时，并未经过正式审查、安全扫描，也没有留下身份记录。
传统的可见性工具难以清晰捕捉它们的踪迹：云访问安全代理（CASB）工具或许能标记新的 SaaS 域名，却无法发现数百个在云函数或虚拟机上悄悄运行的 AI 智能体。
这并非出于恶意，只是节奏太快——而"速度"向来是"监管"的天敌。
四、面向新型身份的安全新规则
面对"可能看不见、且以机器速度运行"的智能体，该如何保障安全？安全团队需要以新方式调整身份安全策略：
1. 追踪归属与生命周期：每个智能体都需明确"负责人"。当负责人离职时，对应的智能体也应被停用。
2. 附加意图与上下文：智能体的每一次操作都需携带"代谁执行"的信息——包括"触发者是谁、要完成什么任务、有权接触哪些数据"。一旦丢失这条链路，就会失去可追溯性。
3. 默认授予只读权限：智能体初始权限应仅为"查看"。写入权限必须经过明确审批，且设置有效期限。
大多数企业都没有一套规范流程，用于"停用不再需要的 AI 智能体"。例如，3 月作为实验原型搭建的开发者智能体，10 月仍在运行，且使用的是"已离职人员创建的凭证"；另一个智能体则通过不断调整提示词和工具权限，悄悄获得了客户数据的访问权。这些智能体虽无恶意，却"不可见、难清除、权限高"。
正因如此，越来越多企业开始建立" AI 智能体清单"，记录每个活跃智能体的"用途、负责人、权限范围、有效期限"——这是实现" AI 智能体及其身份可管理"的基础。
五、以"管控框架"替代"恐惧排斥"
企业引入 AI 是为了提升效率、获取竞争优势，因此安全工作的目标不是"阻止智能体运行"，而是"确保它们受到有效监管与治理"。
就像企业不会给新员工"全系统管理员权限"一样，对待 AI 智能体也需明确其职责范围、审查其操作行为、核验其决策结果。
关键在于"通过治理构建自动管控机制"：自动限制智能体的操作范围、记录其行为日志、在异常流程造成危害前将其关停。毕竟，如今的智能体已不只是总结报告或分拣工单，它们还能处理故障、审批交易、直接与客户互动。
若不加以管控，"影子 AI "终将从"小隐患"变成"大危机"。
智能体 AI 带来的问题并非"未来挑战"，它们已融入企业的技术栈。如果仍将"身份"简单划分为"人类"和"非人类"，那就需要新增第三个类别：自主行动体。这类智能体需要明确的身份、可控的权限、可追溯的责任。它们同样需要管控与治理——越早将智能体视为"拥有超能力的同事"稳操胜券配资，而非"带凭证的脚本"，企业的安全就越有保障。
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