近年来，人工智能技术的快速发展极大推动了AI代理在各行各业的应用。从客服应答、支持票单处理、数据库更新到代码自动生成，AI代理承担了越来越多的关键任务。然而，当这些AI代理在企业系统中执行操作时，背后的身份究竟属于谁？这个问题表面看似简单，却隐藏着极其复杂的身份管理挑战。在企业迅速部署AI代理的过程中，代理身份的多样化和复杂性不断显现，传统的身份与访问管理体系面临前所未有的冲击。为了深入理解这一现象，有必要拆解当前市场上三种主要的代理身份模型：自主身份、委托身份以及混合身份，每种模式都有其独特的理念和应用场景。 自主身份模式以Salesforce的Agentforce为代表。
在该模式下，每一个AI代理都拥有自己的身份实体，系统中建立相对应的用户记录。这种设计使得AI代理能像人类用户一样独立参与系统活动，其名字、权限、审计轨迹均明确归属于其自身。例如，当Agentforce代理创建一条客户案例时，系统显示的创建者并非某个人类用户，也不是服务账号，而是代理本身“EinsteinAgent Customer Support”。这种“数字员工”式的存在，极大便于权限管理和审计审查，因为操作行为和责任主体明晰且独立。然而，Agentforce的“自主”并非绝对。当代理通过平台的底层脚本语言执行某些高级业务逻辑时，其身份有时会临时嵌入其他凭据，这使身份界限呈现一定程度的模糊。
这种现象暴露了即使在自主身份管理下，身份权责界定的复杂性。 委托身份则代表了另一种哲学思路。以Model Context Protocol（MCP）为例，该协议默认AI代理不会拥有独立的身份，而是在执行操作时借用调用人的权限。这种身份借用机制通常基于OAuth授权协议，特别是常见的授权码模式，确保代理活动始终代表终端用户的意愿和权限。例如，当AI代理帮助用户安排会议时，代理使用的是用户的日历访问权限，而非自身虚拟身份。这种设计符合“最小权限原则”，有效避免代理权限膨胀带来的安全风险。
但缺点是代理没有持久的身份存在，它只能作为“幽灵”在被调用时临时体现。这也导致审计追踪变得更加困难，需要额外的上下文关联工作以确认操作发起的真实主体。 微软Copilot Studio提供了一种混合身份的新范式。该平台通过Azure AD（现称Entra ID）为AI代理分配专门的企业应用身份，这种身份介于完整用户身份和单纯的服务账户之间。代理在被创建时即拥有独立的安全主体概念，并受目录服务管理。但是其身份表现极为灵活，多种权限凭据和安全上下文可被动态调用。
一个代理在同一对话过程中可能先用用户的委托权限发送邮件，随后用代理开发者的凭证访问SharePoint，接着又切换至自身的服务主体身份查询Azure Databricks数据仓库。这种“变色龙”身份使企业能够灵活配置权限，提升业务操作的安全性与便捷性。然而，也为审计与权限策略设计带来极大挑战，需要复杂的政策支持以管理身份转换和权限边界。 当前，代理身份管理领域缺乏统一的行业标准和广泛认可的最佳实践，各大技术平台依据自身产品设计理念纷纷探索不同路径。安全团队在面对多样化的代理身份模型时，常常陷入困境。审计日志因身份重叠和代理身份切换而难以溯源准确责任主体，权限模型传统的人类中心角色访问控制逐渐失效，安全边界模糊加大了潜在的攻击面，尤其是在浅层授权与深度信任间寻找平衡成为难题。
未来，随着AI代理间调用逐渐复杂化，嵌套身份委托将更为常见，这为安全架构设计带来的挑战与日俱增。 企业若想有效应对代理身份管理的挑战，必须在现有身份访问管理体系基础上进行根本性改革。首先，需要跨平台的代理身份映射机制，使得不同系统中代理身份能够互相识别与关联，形成闭环管理。其次，必须实现透明可见的身份使用监控，确保每次代理操作对应明确身份主体，从而保障审计真实性和实时追踪。最重要的是，要制定统一且灵活的安全策略，适应代理身份在多模式切换中的权限分配要求，防止权限泄露和滥用情况发生。 因此，在代理身份治理方面，企业与安全厂商可以关注跨平台身份协调机制、智能权限动态管理、以及强化代理身份生命周期管理等核心环节。
Cyata作为业界新锐，已瞄准代理身份控制这一市场空白，致力于搭建端到端的代理身份管理架构，推动行业走向规范化和标准化。未来代理身份管理将不仅仅是技术挑战，更是企业治理能力和风险防范水平的体现。 总之，随着企业业务高度数字化和自动化，AI代理身份问题日益凸显，无法再用传统人类用户模型简单代替。理解代理身份多样且动态的本质，构建适应未来需求的全新身份管理体系，是保障AI赋能业务安全稳健的基石。面对复杂且正在演变的代理身份生态，企业需要未雨绸缪，积极探寻创新路径，以迎接智能时代的身份管理新篇章。
