企业级Agent安全落地实践：工具分级、责任链审计与在线评测门禁

导语：
近期AI应用进入“能执行”的阶段，企业关心的不再是“能不能回复”，而是“能否安全调用工具、可追责、可复现”。本文从工程视角给出一套可落地的Agent安全方案：工具分级授权、责任链审计、在线评测门禁，并附上可直接套用的SOP与检查表。

1. 目标与评判口径

• 权限最小化：每个工具有独立凭证与范围，越权事件=0。
• 可审计：每次调用记录“谁/什么策略/调用了啥/结果如何”。
• 可复现：同输入+同策略+同知识库可重放，便于复盘。
• 可降级：风险触发时自动切换只读或拒绝执行模式。

2. 工具分级与策略落地

1. 分级：读/写/高危（支付、配置、删除）；不同级别不同审批。
2. 参数白名单：正则+范围校验，危险参数需二次确认。
3. 预算与限速：按租户/场景设调用次数、时延、成本上限；超额自动拒绝。
4. 策略版本化：策略存仓库，PR 审核，CI 校验冲突与缺省。

3. 责任链审计（Evidence Pack）

为每次会话/执行输出证据包（JSON + 索引）：

• request_id/trace_id/user/tenant
• policy_version/prompt_version/kb_version
• tool_calls: 名称、参数、返回、耗时、限制、退出码
• decision_trace: 规划/路由摘要
• eval: 在线评测得分（安全/质量/成本）
• 审计留存周期与脱敏策略（遵循隐私要求）

4. 在线评测与门禁

1. 评测集：质量（正确性/引用）、安全（越权、注入、数据泄露）、成本（时延/token）。
2. 离线回归：合并前/每日定时跑，生成趋势。
3. 影子评测：线上抽样，影子执行不影响用户，收集得分。
4. 灰度门禁：新模型/策略上线前跑评测；阈值不达标自动阻断或降级。

5. 执行沙箱与拦截

• 容器/函数沙箱：限制网络（白名单）、文件系统、CPU/内存、超时。
• 黑名单与模式拦截：危险命令/路径；循环/批量执行异常。
• 触发拦截自动写审计+告警，并可要求人工复核。

6. 可直接执行的SOP

Step 1：策略仓库化
工具清单+参数白名单+预算+敏感动作 → YAML/JSON → PR 审核 → CI 校验 → 生成 policy_version。

Step 2：沙箱封装
每个工具封装为受限函数/容器；注入短期 token；限制网络与文件写入。

Step 3：证据包与日志
在网关/编排层生成 Evidence Pack，脱敏后入对象存储/日志检索；建立索引。

Step 4：评测门禁
离线+影子评测，灰度 1%-10%-50%-全量；触发阈值自动降级/回滚。

Step 5：周复盘
失败用例与越权尝试 Top10，更新策略与评测集；输出改进清单。

7. 风险与对策

• 幻觉下发危险指令：在提示中强制“无证据拒答”，高危动作需引用匹配。
• 成本失控：路由分层（高价值走强模型，低价值走轻量/缓存），预算超限自动降级。
• 审计缺失：证据包与日志落库、可检索、可回放是硬要求。

结语：
Agent 的生产化关键是“规矩和证据”。把工具分级、审计、评测门禁和沙箱做成默认，就能让 Agent 在真实业务里安全、可控、可审计地执行。