自主智能体的崛起：现状与未来
到2026年，企业拥有的自主智能体数量可能超过人类用户。2024年是生成式AI的学习之年，组织在测试其边界和探索潜力；2025年则进入实施阶段。自主智能体不再只是理论概念，而是正在被部署到开发、运营和业务工作流中。
这一转变由Microsoft Copilot Studio和Azure AI Foundry等平台推动，并因模型上下文协议（MCP）和智能体间（A2A）交互等模式而加速。这些智能体正在从工具演变为数字执行者——能够推理、行动和协作。
新型风险格局：智能体的独特性
自主智能体为组织带来新效率、可扩展性和持续运营能力的同时，也引入了根本不同的风险特征：
- 自我启动：无需人工提示即可行动，但可能采取意外操作或超越防护栏
- 持久性：长期运行带来持续价值，但也增加权限过度、生命周期漂移风险
- 不透明性：作为"黑盒"运行，难以审计、解释或排查问题
- 多产性：非技术用户也能快速创建，加速创新的同时增加影子智能体风险
- 互联性：调用其他智能体和服务，但创建复杂依赖关系和新攻击面
自主智能体的常见故障点
AI智能体在长时运行任务中可能出现"任务漂移"，或遭遇恶意输入如跨提示注入攻击（XPIA）。微软正通过提示防护和演进最佳实践应对XPIA，强认证可对抗深度伪造，改进的提示工程可减少幻觉。
模型上下文协议（MCP）与智能体治理
MCP作为开放标准，让AI智能体安全连接外部数据源、工具和服务，堪称"AI的USB-C接口"。但欠治理的MCP实现可能暴露数据渗漏、提示注入等风险。基于角色的访问控制（RBAC）对MCP至关重要，需要动态、上下文感知的权限来适应快速变化的智能体行为。
安全治理始于可见性
首要挑战是：“我是否知道有哪些智能体？“在实施任何治理前，组织必须实现可观测性。缺乏清晰的智能体清单，治理就只是猜测。
七层防护能力框架
- 身份管理：智能体需有唯一、可追溯的身份，全程治理
- 访问控制：最小权限原则，实时可撤销
- 数据安全：实施内联数据丢失防护、敏感度感知控制
- 态势管理：持续识别错误配置、过度权限
- 威胁防护：早期检测提示注入、异常行为
- 网络安全：控制资源访问，检查流量
- 合规性：审计交互，执行保留策略
构建基础：智能体身份
微软推出Entra Agent ID——专为AI智能体设计的新身份。类似于无默认权限的托管身份，可代表用户、其他智能体或独立行动，采用即时访问机制。
代理注册表概念正在兴起，作为目录的自然扩展，捕获AI智能体的独特属性、关系和操作上下文。
扩展微软安全能力
微软安全堆栈（Entra、Purview、Defender等）适应身份管理、访问控制、数据保护等需求，为智能体提供特定能力：
- Microsoft Entra：扩展身份管理和访问控制
- Microsoft Purview：提供数据安全和合规控制
- Microsoft Defender：集成安全态势管理和运行时威胁防护
行动号召
智能体时代已来临，机遇真实存在，风险亦然。我们需要将治理融入智能体设计核心，从可见性开始，通过身份、访问和数据控制扩展，最终形成将智能体视为一等工作负载的成熟能力。
让我们共同构建一个智能体不仅强大而且天生可信的未来。