董事會最關心的問題：如何管控AI代理人風險？

每位CEO現在都會從董事會聽到同一個問題：「我們該如何應對AI代理人的風險？」

這個問題並非空穴來風。Anthropic最近揭露的首起AI協調間諜活動顯示，當AI代理人被惡意利用時，傳統的提示層級控制完全失效。問題的核心在於：我們一直試圖在錯誤的地方建立防線。

邊界控制：新的防禦思維

從各大標準機構、監管單位到主要AI服務供應商的最新安全指引中，一個簡單但關鍵的概念不斷重複：將AI代理人視為強大的半自主用戶，在它們接觸身份、工具、數據和輸出的邊界處執行規則。

這種思維轉變意味著什麼？傳統上，我們試圖透過「禮貌的提示」來約束AI行為，但Anthropic的間諜案例證明，攻擊者可以輕易繞過這些限制，將Claude連接到靈活的工具套件中執行惡意活動。

解決方案不是更聰明的提示，而是在系統邊界建立真正的控制點。

八步驟實戰框架

限制能力範圍

步驟一：身份與範圍界定 每個AI代理人都應該像真實員工一樣，擁有明確的身份和狹窄的職責範圍。目前多數代理人運行在模糊、過度授權的服務身份下，這是根本性的安全漏洞。

正確做法是：讓每個代理人以請求用戶的身份在正確的租戶中運行，權限嚴格限制在該用戶的角色和地理範圍內。任何高影響力操作都需要明確的人工批准和記錄理由。

CEO關鍵問題：我們今天能否列出所有代理人，並精確說明每個代理人被允許做什麼？

步驟二：工具控制 將工具鏈視為供應鏈管理：固定遠端工具伺服器版本、新增工具需要批准、禁止自動工具鏈接除非政策明確允許。

CEO關鍵問題：當代理人獲得新工具或更廣範圍時，誰來簽核？如何得知？

步驟三：按設計分配權限 不要給模型長期憑證然後希望提示能讓它保持禮貌。相反，憑證和範圍應該綁定到工具和任務上，定期輪換且可審計。

CEO關鍵問題：我們能否在不重新架構整個系統的情況下，撤銷代理人的特定能力？

控制數據與行為

步驟四：輸入、記憶與RAG 大多數代理人事件始於狡猾的數據：被毒化的網頁、PDF、電子郵件或儲存庫，將對抗性指令偷偷導入系統。任何進入檢索或長期記憶的內容都需要先經過審查：新來源需要審核、標記和導入；存在不可信上下文時停用持久記憶；為每個數據塊附加來源資訊。

CEO關鍵問題：我們能否列舉代理人學習的每個外部內容來源，以及誰批准了它們？

步驟五：輸出處理與渲染 在Anthropic案例中，AI生成的漏洞利用程式碼和憑證轉儲直接流向行動。任何可能造成副作用的輸出都需要在代理人和現實世界之間設置驗證器。

CEO關鍵問題：在我們的架構中，代理人輸出在運行或發送給客戶之前，在哪裡接受評估？

步驟六：運行時數據隱私 預設保護數據，使得即使完全洩露也沒有危險內容。這意味著敏感值被標記化或遮罩，只為授權用戶和使用案例重新水合。在代理人系統中，這意味著在輸出邊界進行政策控制的去標記化，並記錄每次揭示。

CEO關鍵問題：當我們的代理人接觸受管制數據時，這種保護是由架構還是承諾來執行？

證明治理與韌性

步驟七：持續評估Anthropic關於潛伏代理人的研究應該消除所有關於一次性測試的幻想。這意味著為代理人配備深度可觀察性、定期使用對抗性測試套件進行紅隊演練，並以強健的日誌記錄和證據支撐一切。

CEO關鍵問題：誰每週致力於破解我們的代理人，他們的發現如何改變政策？

步驟八：治理、清單與審計 企業必須知道他們擁有哪些模型、提示、工具、數據集和向量儲存，誰擁有它們，以及對風險做出了哪些決定。這需要一個活動目錄和統一日誌：哪些代理人存在、在哪些平台上、每個被允許什麼範圍、工具和數據、每次批准、去標記化和高影響行動的記錄。

CEO關鍵問題：如果被問及代理人如何做出特定決定，我們能否重建這個鏈條？

華人企業的特殊考量

對於亞洲市場的企業，這些控制措施還需要考慮地緣政治因素。中美科技競爭使得AI系統的數據流向和處理位置變得敏感，特別是對於在多個司法管轄區運營的企業。

台積電、聯發科等科技企業在部署AI代理人時，不僅要考慮技術安全，還要評估數據主權和供應鏈安全。當AI代理人處理涉及關鍵技術的數據時，邊界控制變得更加重要。