构建以AI智能体为先的治理与安全体系：企业面临的新挑战
随着AI智能体在企业中与人类协同工作的场景日益增多，一个全新的安全攻击面正在悄然形成。德勤AI研究所的《2026年AI现状报告》显示，近74%的公司计划在未来两年内部署智能体AI，但只有21%的企业报告称拥有成熟的自主智能体治理模型。这一数据揭示了企业在AI智能体治理方面的巨大缺口。
非人类身份激增带来的安全盲区
在现代企业中，非人类身份（NHI）的数量正在超越人类身份，而随着智能体AI的普及，这一趋势将呈爆炸式增长。企业可能尚未意识到，它们正在将智能体视为拥有“王国钥匙”的一等公民，这导致了潜在的安全盲点和暴露风险。
德勤网络安全实践负责人Andrew Rafla指出：“如果没有真正的控制平面，你实际上无法自主扩展智能体——你拥有的只是不受管理的执行，而这伴随着巨大的风险。”他进一步强调，如果企业无法回答“智能体做了什么、代表谁、使用了什么数据、遵循什么政策，以及是否能复制或停止它”，那么就不具备一个功能性的控制平面。
治理：从实验到规模化应用的关键桥梁
治理是将AI试点项目转化为生产用例的关键。它是让企业从令人印象深刻的实验走向安全、可重复、全企业范围自动化的桥梁。缺乏治理的智能体部署不会安全地失败，而是会以不可预测的方式大规模失败。
企业高管最关注的三大风险领域包括：
- 数据隐私和安全（73%的受访者表示担忧）
- 法律、知识产权和法规合规（50%）
- 治理能力和监督（46%）
构建稳健的控制平面
企业需要的是一个强大的控制平面，用于治理、观察和保护AI智能体及其工具和模型在整个企业中的运作方式。Rafla将控制平面定义为“共享的、集中化的层面，用于管理谁可以运行哪些智能体、拥有哪些权限、遵循哪些政策，以及使用哪些模型和工具”。
治理必须使这些问题的答案变得显而易见，而不仅仅是理想化的目标。只有这样，企业才能在享受AI智能体带来的效率提升的同时，有效管理伴随而来的安全与合规风险。
小结
AI智能体的广泛应用为企业带来了前所未有的自动化潜力，但也引入了新的安全挑战。构建以智能体为先的治理与安全体系，不仅是技术问题，更是战略要务。企业需要提前布局，建立完善的控制平面和治理框架，才能确保智能体AI的部署既高效又安全。
