随着人工智能在大型企业中的应用不断深化，企业领导者们愈发渴望通过下一项技术突破获取显著的投资回报率，而 AI 智能体的普及正是这一趋势下的最新浪潮。然而，与任何新兴技术一样，企业在拥抱 AI 智能体时必须秉持负责任的态度，在追求效率提升的同时，牢牢守住安全底线，实现速度与安全的双重保障。
目前，已有超过半数的企业在不同程度上部署了 AI 智能体，预计未来两年还会有更多企业加入这一行列。但许多早期采用者如今正重新审视自己的部署策略，有四成技术负责人后悔当初没有从一开始就建立坚实的治理基础。这一现象背后，是企业在 AI 热潮中急于求成的心态 —— 为了抢占技术先机而快速推进部署，却忽视了政策制定、规则完善和最佳实践的构建，而这些恰恰是确保 AI 技术负责任、符合伦理且合法开发与使用的关键所在。在 AI 应用加速渗透的当下，企业必须在风险暴露与防护措施之间找到精准平衡，确保 AI 使用的安全性与合规性。
AI 智能体在带来高效便捷的同时，也潜藏着三大核心风险领域，需要企业重点防控。首先是 “影子 AI” 风险，即员工在未经明确许可的情况下使用未授权的 AI 工具，绕过企业批准的工具和流程。尽管影子 AI 自 AI 工具出现以来就一直存在，但 AI 智能体的高度自主性让这些未经许可的工具更容易脱离 IT 部门的监管范围，进而引入新的安全隐患 —— 例如员工使用非企业认证的 AI 智能体处理敏感数据，可能导致信息泄露。对此，IT 部门应当建立合理的实验与创新流程，为员工提供合法合规的 AI 工具使用渠道，既鼓励工作效率的提升，又能有效管控风险。
其次，企业必须填补 AI 所有权与问责机制的空白，为可能出现的事故或流程异常做好准备。AI 智能体的核心优势在于其自主性，能够独立完成复杂任务，但这种自主性也带来了不确定性 —— 一旦智能体做出意外行为，企业需要明确谁来承担责任、谁来解决问题。在实际场景中，可能出现 AI 智能体误操作导致系统故障、数据错误等问题，若缺乏清晰的问责机制，就会陷入 “无人负责、无法追责” 的困境，不仅影响问题的快速解决，还可能引发更大范围的损失。
第三个风险源于 AI 智能体行为的不可解释性。AI 智能体以目标为导向，能够自主规划并执行任务，但它们达成目标的具体逻辑和步骤往往模糊不清，形成 “黑箱” 操作。这种不可解释性给系统运维带来了极大挑战，当 AI 智能体的行为可能对现有系统造成影响时，工程师需要能够追溯其决策过程，必要时还能撤销相关操作。如果无法理解智能体的行为逻辑，一旦出现问题，就难以快速定位根源，可能导致故障扩大化，给企业带来严重损失。值得强调的是，这些风险并非意味着企业要延缓 AI 智能体的部署，而是提醒企业在推进过程中做好风险预判与防控，让技术在安全的框架内发挥价值。
在明确了 AI 智能体的潜在风险后，企业需要制定并执行明确的指导原则与防护措施，确保其安全合规使用。遵循以下三大核心准则，企业能够最大限度降低风险，充分释放 AI 智能体的价值。
第一，将人工监督设为默认原则。尽管 AI 智能体的自主能力发展迅速，但当它们被赋予可能影响核心系统的行动权、决策权和目标追求权时，人工监督仍然不可或缺。默认情况下，必须确保 “人在回路中”，尤其是在业务关键型场景和系统中 —— 这些场景一旦出现问题，可能直接影响企业的正常运营和核心利益。使用 AI 智能体的团队需要充分理解其可能采取的行动，明确干预的节点和方式。企业应采取保守的初始策略，随着对智能体性能的验证和经验的积累，再逐步提升其自主权限。同时，运维团队、工程师和安全专业人员必须清晰自身在监督 AI 智能体工作流中的角色与职责，每个智能体都应分配专门的负责人，明确监督范围和问责机制。此外，企业还应赋予员工在 AI 智能体行为产生负面结果时，标记或否决其操作的权利。在为 AI 智能体分配任务时，企业需要认识到，传统自动化擅长处理重复性、规则明确且输入数据结构化的流程，而 AI 智能体则能应对更复杂的任务，并能根据新信息自主调整。这一特性让它们成为各类任务的理想解决方案，但在部署初期，企业必须严格控制智能体的操作权限，对于高影响的行动，要建立完善的审批流程，确保智能体的作用范围不超出预期场景，最大限度降低对整个系统的风险。
第二，将安全性融入技术部署的全过程。引入新工具绝不能以牺牲系统安全为代价，这是企业在推进 AI 智能体部署时必须坚守的底线。企业应优先选择符合高安全标准、通过 SOC2、FedRAMP 等企业级认证或同等资质验证的智能体平台，从源头把控安全风险。同时，不能给予 AI 智能体在企业系统内的无限制访问权限，其权限范围和安全边界至少应与负责人的职责范围保持一致，新增的工具也不得允许智能体突破原有权限限制。根据智能体的角色限制其系统访问权限，能够确保部署过程的平稳推进，避免因权限滥用引发安全问题。此外，企业还应完整记录 AI 智能体的每一项操作，建立详细的行为日志，这不仅有助于工程师在事故发生时追溯问题根源、还原事件经过，还能为后续的安全审计和风险分析提供重要依据。
第三，确保 AI 智能体的输出结果可解释。企业内部的 AI 应用绝不能是 “黑箱” 操作，任何智能体行为背后的推理逻辑都必须清晰可查，确保任何工程师在需要时都能理解智能体做出决策的背景，获取导致这些行为的完整轨迹。智能体每一项操作的输入和输出都应被记录并可随时访问，这能帮助企业全面掌握其行为逻辑，一旦出现问题，就能快速定位原因、采取补救措施，最大限度降低损失。例如，当 AI 智能体调整了核心业务系统的参数并引发故障时，可解释的输出结果能让工程师迅速查明调整的依据、步骤和触发条件，从而快速恢复系统正常运行。
安全是 AI 智能体取得成功的根本前提。AI 智能体为企业提供了加速流程优化、提升运营效率的巨大机遇，但如果企业不将安全和强效治理放在优先位置，就可能面临新的风险挑战。随着 AI 智能体的应用日益普遍，企业必须建立完善的性能评估体系，实时监控其运行状态，同时具备在智能体引发问题时快速采取应对措施的能力。只有在安全可控的基础上，AI 智能体才能真正成为企业数字化转型的强大助力，帮助企业在激烈的市场竞争中占据优势。未来，随着技术的不断演进，企业还需要持续迭代安全策略和治理框架，适应 AI 智能体能力的发展变化，确保技术创新与安全保障始终同步推进。
原创文章，作者：王 浩然，如若转载，请注明出处：https://www.dian8dian.com/que-fa-yue-shu-de-ai-zhi-neng-ti-zi-zhu-xing-sre-de-e-meng
