从本质上讲，智能体AI是一种软件架构，旨在以最少的人工干预执行动态、多步骤的任务。它将大型语言模型（LLMs）与工具集成相结合，代表用户或组织导航工作流程、查询数据并以及与软件系统交互。

然而，我们非常需要拨开围绕这类技术的迷雾：智能体AI并非单一整体，也不具备独立的自主意图。相反，它是由多个可互操作的软件组件组成的集合，每个组件都为智能体的整体功能提供支持。

一个典型的智能体AI包含以下组件：

• 协调器：协调任务执行，并在整个交互过程中维护状态或内存。
• 推理引擎：根据目标、上下文和不断更新的信息，确定下一步行动。
• 工具与连接器：与外部服务对接的接口，例如协作平台、云存储或业务应用程序。
• 运行环境：每个组件运行所需的环境，通常是虚拟机、容器或函数。

这种模块化结构虽有利于提升灵活性和可扩展性，却打破了身份与访问控制的传统边界。每个组件可能在各自的信任域内运行，但它们共同执行的工作流程会对数据安全和系统完整性产生实际影响。

二、智能体AI发展的里程碑
 

智能体AI的成熟并非孤立发生，而是通过多个技术领域的渐进式进步实现的。

2020年前后，基于Transformer的模型问世，催生了能够跨多个领域执行通用推理和语言任务的大型语言模型（LLMs）。这些模型为更复杂的自主工作流程奠定了基础。到2022年，ReAct等技术以及LangChain等开发平台的出现，证明了大型语言模型可与外部工具交互，从而实现超越被动信息检索的多步骤推理流程。

次年，Auto-GPT、BabyAGI等早期智能体框架进一步推进了这些理念：它们将大型语言模型（LLMs）与现实世界的工具和服务协调起来，以执行自主工作流程——尽管当时缺乏足够的安全保障措施。2025年，安全实践的规范化进程加速推进。模型上下文协议（Model Context Protocol，简称MCP）的推出，为规范智能体AI与外部服务的交互提供了结构化方法，将推理、执行和访问功能分离。这一举措标志着智能体AI生态系统在融入身份管理最佳实践方面，迎来了重要的转折点。

三、自主性带来的身份挑战
 

智能体AI的技术自主性，暴露了数字身份在定义和执行方面长期存在的弱点。在传统环境中，用户操作可追溯到特定独立的凭证——无论是属于个人、服务账户还是应用程序。但在智能体AI场景下，这一界限变得模糊。

试想一个某智能体访问云资源的场景。那么该操作的发起者是谁？是启动工作流程的终端用户？是协调执行的协调器？是解读任务的推理引擎？还是与外部系统对接的工具连接器？

传统的身份与访问管理（Identity and Access Management，简称IAM）框架无法妥善回答这些问题。

若缺乏分层的、针对组件的身份模型，将导致以下问题：

• 归因模糊：操作归属不明确，既给运营监督带来困难，也使事后事件调查变得复杂。
• 最小权限访问控制失效：权限往往超出预期范围，无法实现“最小权限”原则。
• 合规要求无法满足：审计日志、活动追踪等合规要求难以可靠落实。

这种模糊性削弱了现代安全的核心原则，使组织面临本可避免的风险。

四、静态密钥与过度授权的风险
 

在许多早期部署中，智能体AI依赖于硬编码凭证——这些凭证存储在配置文件、环境变量中，或直接嵌入软件组件。这种方式虽能加快开发速度，却存在多项重大风险。

静态密钥很少限定为最低限度的访问级别，反而通常能解锁工具和服务内的大量功能。一旦密钥泄露，将引发极大风险。此外，这些凭证部署后难以统一轮换，导致操作运行环境中持续存在漏洞。

“过度授权”（即赋予软件组件超出其功能需求的访问权限）的做法进一步加剧了安全风险。尽管这可能简化开发和故障排查，但会大幅扩大凭证被盗、配置错误或被利用的潜在影响。

这些缺陷与工作负载安全中常见的挑战类似，但在分布式、自主的智能体架构中，问题会变得更加尖锐。

五、自主系统的安全原则
 

要解决智能体AI带来的身份与访问漏洞，需采用以工作负载为核心、遵循原则的安全方法——将人类身份管理中成熟的理念扩展到非人类的软件主体上。

• 每个组件独立认证：智能体AI中的所有元素（无论是协调器、推理引擎还是工具连接器）都应具备自身可加密认证的身份标识。这有助于实现细粒度的访问控制、运行时信任评估和完整的可审计性。 
• 联邦工作负载身份：在支持的场景下，组织应实施工作负载身份联合，无需依赖长期有效的密钥，即可在云、服务和合作伙伴之间实现安全认证。
• 条件访问执行：访问策略应纳入上下文因素，包括地理位置、访问时间、系统状态和威胁情报信号，以降低动态环境中的暴露风险。
• 短期凭证：当工具访问需要临时密钥时，组织应提供具有严格权限范围的时效性凭证，以在凭证泄露时将风险降至最低。
• 全面可观测性：日志记录应超越传统的访问记录，捕捉完整的因果链（从用户指令到智能体推理，再到API调用），确保在安全、合规和运营监督方面具备可追溯性。

智能体AI带来的自主性是一项技术里程碑，但也为组织带来了一类全新的身份挑战。这类系统凭借其模块化和分布式执行的特性，模糊了访问控制、归因和信任的传统边界。

开发安全运营（DevSecOps）从业者如今面临一个机遇：在这项技术刚被采用时，就将工作负载身份管理的经验应用其中，而不是等到未来发生安全事件后再进行被动应对。

通过将每个软件组件视为一个独立的、具备身份识别能力的工作负载，并将可观测性与上下文执行相结合，组织可以为智能体AI建立坚实的安全基础。随着这类技术的不断发展，规范其行为的身份框架也必须与时俱进。

如今以严谨的态度应对这些挑战，才能避免未来出现更严重的后果。