AI Agent 正在显著提升企业流程执行效率。它们能够自动安排会议、调用数据、触发业务流程、生成代码，并在几乎无需人工介入的情况下实时行动，使组织运转速度远超以往。然而，某一刻安全团队突然意识到一个问题：
“这个 Agent，是谁同意上线的？”
与传统员工账号或应用账户不同，AI Agent 往往部署迅速、使用范围广，且被授予较为宽泛的访问权限。这使得其归属关系、审批来源和责任主体变得难以界定。一个看似简单的管理问题，在现实中却异常棘手。
AI Agent 并非“另一种用户”。它们在运作方式和权限逻辑上，与人类账号及传统服务账户存在本质差异，而正是这些差异，使现有的访问与审批体系逐渐失效。
人类访问行为建立在明确意图之上，权限通常与岗位角色绑定，需定期复核，并受时间、场景等条件限制。服务账户虽然不是人为操作，但通常用于单一、明确的系统功能，权限边界相对固定且可控。
而 AI Agent 则完全不同。它们依赖授权委托运行，可以在无需持续人工干预的情况下，代表多个用户或团队执行任务。一旦获得许可，Agent 便具备持续运行能力，跨越多个系统和数据源，完成端到端流程。
在这种模式下，委托访问不只是对人工操作的自动化，而是放大了行为能力的边界。为了确保任务顺利完成，Agent 通常会被授予比单一用户更宽泛的权限。结果是，Agent 可能执行用户本人从未被批准、甚至从未意识到的操作。只要权限存在，Agent 就能行动——无论该行为是否符合最初的业务意图。从安全视角看，这些行为虽在技术上“合法”，却可能带来显性或隐性的风险暴露。
这正是**权限漂移（access drift）**产生的根源。随着使用场景不断扩展，Agent 在不知不觉中累积更多权限。系统集成持续增加、组织角色不断调整、人员频繁变动，但 Agent 的访问能力却长期保留。最终，它们演变为权限广泛、生命周期不清晰、且往往缺乏明确责任人的关键中介。
现有身份与访问管理（IAM）体系，基于若干前提构建：身份清晰、所有权明确、角色相对静态，以及符合人类行为模式的周期性审查机制。然而，AI Agent 并不遵循这些假设。
它们既不完全等同于用户，也不属于传统服务账户，持续运行，其实际权限由使用方式动态塑造，而非最初的审批决定。如果不重新审视这些基础假设，IAM 体系将难以识别并应对 AI Agent 带来的真实风险。
在企业内部，不同类型的 AI Agent 其风险水平并不一致。风险差异主要取决于所有权归属、使用范围以及访问权限大小，可大致分为三类：
个人 Agent 通常作为员工的智能助手，用于撰写内容、整理信息、安排日程或辅助开发，服务对象始终是单一用户。
这类 Agent 的权限通常继承自用户本身，而非额外扩展。一旦用户权限被收回，Agent 的访问能力也随之失效。由于所有权清晰、影响范围有限，其风险可控，治理和处置难度最低。
第三方 Agent 通常嵌入在 SaaS 或 AI 平台中，作为产品功能的一部分，例如集成于 CRM、协作系统或安全工具的智能能力。
这类 Agent 的治理依赖供应商的安全措施、合同约定以及责任共担机制。尽管企业客户对其内部实现细节掌握有限，但责任主体明确——Agent 由供应商拥有和管理。
其核心风险集中在 AI 供应链层面，即对供应商安全能力的信任。但从企业自身视角看，审批路径和问责关系通常相对清晰。
组织级 Agent 部署于企业内部，跨多个团队和业务流程使用，负责自动化任务、系统集成，并代表不同用户执行操作。为了保持效率，这类 Agent 往往拥有超出任何单一用户的广泛、长期权限。
这正是风险最集中的区域。组织级 Agent 常常没有明确的负责人、统一的审批节点或清晰的生命周期管理。一旦出现异常行为，责任归属模糊，甚至无人能够完整说明 Agent 的真实能力边界。
因此，组织级 Agent 并非因“恶意”而危险，而是因其在缺乏清晰问责机制的情况下，被大规模、高权限地使用，成为企业中风险最高的一类。
如前文所述，AI Agent 不仅是执行工具，更逐渐演变为访问中枢。用户不再直接与系统交互，而是通过 Agent 使用其自身的凭证、令牌和集成配置完成操作。这实质上改变了授权决策发生的位置。
当 Agent 代表用户行动时，用户即使本身不具备某项访问权限，也可能通过调用拥有更高权限的 Agent 间接完成操作。Agent 在此过程中充当代理角色，执行用户原本无法直接进行的行为。
从技术角度看，这些操作完全符合授权规则，因为 Agent 的凭证合法有效。但在业务和安全语境下，这种行为显然突破了原有控制模型。这正是**Agent 授权绕行（agentic authorization bypass）**的问题核心：权限分配本身没有错误，但使用方式超出了系统设计的安全边界。
要有效管控 AI Agent 带来的风险，企业必须彻底调整风险定义与管理思路。Agent 不应再被视为用户的简单延伸或后台自动化脚本，而应被当作拥有独立身份、权限和风险特征的关键实体。
第一步是明确所有权和责任机制。每一个 Agent 都必须有清晰的负责人，对其用途、权限范围和持续审查负责。缺乏所有权，审批流程便形同虚设，风险也将长期失控。
同样重要的是，企业需要构建用户与 Agent 的关联视图。仅了解 Agent 能访问哪些资源远远不够，安全团队必须掌握：哪些用户可以调用哪些 Agent、在什么条件下调用，以及最终获得了哪些实际权限。否则，Agent 极易成为隐蔽的授权绕行通道，使用户间接执行原本无权完成的操作。
最终，企业还需跨系统梳理 Agent 的访问路径、集成关系和数据流向。只有建立起“用户 → Agent → 系统 → 操作”的完整链路，团队才能准确评估风险范围、识别异常行为，并在事件发生时进行有效调查。
一旦组织级 AI Agent 失去有效治理，原本的生产力优势便会迅速转化为系统性安全隐患。这些跨团队共享、权限长期存在的 Agent，在缺乏明确所有者和责任机制的情况下持续演进。随着新用途和新执行路径不断叠加，其行为将愈发难以监控和限制。
当问题发生时，既无人第一时间负责处置，也缺乏完整视角评估影响范围。缺乏可视性、所有权和访问控制的组织级 AI Agent，最终可能成为企业安全体系中最危险、也最难治理的组成部分。
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