当下企业部署智能体 AI（Agentic AI）的竞赛已进入白热化阶段，这类具备自主规划、执行操作及跨业务应用协作能力的系统，为企业描绘了前所未有的效率提升蓝图。然而，在急于推进自动化的浪潮中，一个至关重要的环节被严重忽视 —— 可扩展的安全性。企业正在构建一支庞大的 “数字员工队伍”，却未能为这些数字员工提供安全的登录方式、合规的数据访问权限，也未建立起规避灾难性风险的有效机制。核心问题在于，传统为人类设计的身份与访问管理（IAM）体系，在智能体 AI 的规模化应用面前完全不堪一击。静态角色分配、长期有效密码以及一次性授权等传统控制手段，在非人类身份数量可能达到人类十倍的场景下毫无用处。要真正驾驭智能体 AI 的强大能力，身份管理必须从简单的登录守门人，进化为支撑整个 AI 运营的动态控制平面。
传统以人为中心的 IAM 体系之所以沦为智能体 AI 时代的 “安全漏洞”，根源在于其设计逻辑与智能体的运行特性存在本质冲突。智能体 AI 并非单纯使用软件，而是以类似人类用户的方式与系统交互：它会进行身份验证、承担特定角色、调用 API 接口开展工作。如果企业仍将这些智能体视为应用的附属功能，而非独立的 “数字实体”，就等同于放任隐形的权限蔓延和无法追溯的操作风险。一个权限配置过度的智能体，能够以机器级的速度窃取核心数据，或误触发关键业务流程，往往在造成不可挽回的损失后才被发现。传统 IAM 的静态属性更是其致命短板，智能体的任务需求和数据访问范围可能每日都在变化，企业根本无法预先定义固定不变的角色权限。唯一能确保访问决策准确性的方式，是将权限执行从一次性授予转变为持续的运行时评估，让身份管理贯穿 AI 操作的全过程。
创新策略师、《The Bold Ones》畅销书作者 Shawn Kanungo 提出的 “先用合成数据证明价值，再获得接触真实数据的资格”，为企业搭建智能体 AI 安全体系提供了极具实操性的切入点。企业应首先使用合成数据或脱敏数据集，来验证智能体的工作流程、权限边界和安全防护机制。在这个沙盒环境中，企业需要检验政策规则是否有效、日志记录是否完整、紧急响应路径是否通畅，只有当这些安全控制措施在模拟场景中经受住考验，形成清晰可追溯的审计证据后，才能放心地让智能体接触真实业务数据。这种循序渐进的方式，既能有效降低初期部署风险，又能为后续规模化推广积累宝贵经验。
构建 AI 时代的身份中心运营模式，首要前提是转变认知 —— 必须将每个 AI 智能体视为身份生态中的 “一等公民”。这意味着每个智能体都需要拥有唯一且可验证的身份，这不仅是一个技术层面的 ID，更要关联明确的人类负责人、具体的业务用例以及软件物料清单（SBOM）。共享服务账户的时代必须终结，这种方式无异于将万能钥匙交给一群匿名者，根本无法追溯责任主体。与此同时，企业需要用基于会话、感知风险的动态权限，取代过去 “一劳永逸” 的固定角色分配。权限授予应遵循 “即时所需、最小范围” 的原则，仅在智能体执行特定任务时，授予其访问对应数据集的短期权限，任务完成后立即自动回收。这种模式就像是给智能体一把 “只能进入特定房间参加一场会议的钥匙”，而非能打开整栋建筑的 “万能钥匙”，从根源上遏制权限滥用的可能。
可扩展的智能体安全架构需要依托三大核心支柱，构建从身份到数据的全链路防护体系。第一大支柱是核心层的上下文感知授权，权限判断不能再是简单的 “允许” 或 “拒绝”，而应成为持续的动态对话。系统需要实时评估多维度上下文信息：智能体的数字状态是否合规、请求的数据是否与其业务目的相符、访问行为是否发生在正常运营时段。例如，一个负责客户服务的智能体若突然请求访问财务数据，系统应立即触发风险预警并阻断操作，这种动态评估模式既能保障安全，又不会影响智能体的工作效率。
第二大支柱是边缘层的目的绑定数据访问，数据安全的最后一道防线应当直接嵌入数据查询引擎。企业可以根据智能体声明的业务目的，强制执行行级和列级的细粒度安全控制。比如，客户服务智能体在查询客户信息时，系统会自动屏蔽与服务无关的财务字段；若其尝试执行带有财务分析特征的查询，将被直接阻断。这种 “目的绑定” 机制确保数据不仅是被授权身份访问，更能被按预期用途合规使用，避免出现身份合规但用途违规的风险。
第三大支柱是默认开启的防篡改证据链，在智能体自主执行操作的场景中，可审计性是不可或缺的硬性要求。智能体的每一次权限决策、数据查询和 API 调用，都应被不可篡改地记录下来，完整捕捉 “谁（智能体身份）、做了什么（操作内容）、在哪里（访问位置）、为什么（业务目的）” 等关键信息。同时，日志之间需要建立关联，形成防篡改且可回放的链路，为审计人员或应急响应团队提供清晰完整的操作轨迹，便于事故调查和责任界定。
企业落地智能体安全体系可以遵循一套实用的路线图，逐步实现从传统 IAM 到 AI 身份控制平面的转型。首先，开展全面的身份盘点，梳理所有非人类身份和服务账户，通常会发现大量账户共享和权限过度授予的问题，此时应立即为每个智能体工作负载分配唯一身份。其次，试点部署即时权限平台，为特定项目的智能体授予短期、限定范围的凭证，通过实践验证该模式的可行性和运营价值。第三步，强制使用短期凭证，将智能体的访问令牌有效期缩短至分钟级，而非传统的数月，并全面清理代码和配置中留存的静态 API 密钥和敏感信息。第四步，搭建合成数据沙盒，在模拟环境中全面验证智能体的工作流程、权限边界、提示词安全和防护策略，只有当安全控制、日志记录和数据流出政策均通过测试后，才允许智能体接触真实数据。最后，开展智能体事件桌面演练，模拟凭证泄露、提示词注入、工具权限升级等常见安全事件，检验团队能否在几分钟内完成权限回收、凭证轮换和智能体隔离等应急操作，确保安全响应机制的有效性。
归根结底，企业无法用人类时代的身份工具来管理智能体驱动的未来。那些能够在 AI 时代脱颖而出的组织，都将身份视为 AI 运营的中枢神经系统。通过以身份为控制核心、将权限评估转移到运行时、将数据访问与业务目的绑定、先用合成数据验证价值再接触真实数据这一系列举措，企业即便将智能体规模扩展到百万级，也无需担心安全风险同步扩大，真正实现智能体 AI 的安全规模化应用，在享受技术红利的同时筑牢安全防线。
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