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原文链接：https://machinelearningmastery.com/5-essential-security-patterns-for-robust-agentic-ai/
原文作者：Iván Palomares Carrascosa
引言
代理式 AI（Agentic AI），围绕着称为代理的自主软件实体展开，近年来重塑了 AI 领域，并影响了其许多最显著的发展和趋势，包括构建在生成式和语言模型之上的应用。
伴随任何像代理式 AI 这样的主要技术浪潮，都出现了确保这些系统安全的需求。这样做需要从静态数据保护转向保护动态、多步骤行为。本文列出了 5 个用于构建健壮 AI 代理的关键安全模式，并强调了它们的重要性。
1. 即时工具权限（Just-in-Time Tool Privileges）
通常缩写为 JIT，这是一种安全模型，仅在需要时、并且在有限的时间内授予用户或应用程序专门的或提升的访问权限。这与经典的、永久性的权限形成对比，后者会一直保留，除非手动修改或撤销。在代理式 AI 领域，一个例子是颁发短期访问令牌，以限制代理在遭到泄露时的“爆炸半径”。
示例： 在代理运行账单核对作业之前，它会请求一个范围狭窄的、5 分钟的只读令牌，用于单个数据库表，并在查询完成后自动撤销该令牌。
2. 受限自主性（Bounded Autonomy）
这一安全原则允许 AI 代理在有界环境中独立运行，即在明确定义的が安全参数内运行，从而在控制和效率之间取得平衡。这在高风险场景中尤其重要，通过要求对敏感操作进行人工审批，可以避免完全自主性带来的灾难性错误。在实践中，这创建了一个控制平面，以降低风险并支持合规性要求。
示例： 代理可以独立起草和安排外发电子邮件，但任何发送给超过 100 位收件人的消息（或包含附件的消息）都将在发送前路由给人工进行审批。
3. AI 防火墙（The AI Firewall）
这指的是一个专门的安全层，用于过滤、检查和控制输入（用户提示）和后续响应，以保护 AI 系统。它有助于防御提示注入、数据泄露以及有毒或违反策略的内容等威胁。
示例： 入站提示会被扫描是否存在提示注入模式（例如，要求忽略先前指示或泄露秘密的请求），并且在代理看到这些提示之前，会被标记的提示会被阻止或重写成更安全的形式。
4. 执行沙盒（Execution Sandboxing）
在一个严格隔离的私有环境或网络边界内运行任何由代理生成的代码：这就是所谓的执行沙盒。它通过限制未经授权的访问、资源耗尽以及潜在数据泄露的影响来帮助防止这些问题。
示例： 一个编写 Python 脚本来转换 CSV 文件的代理，在限制了出站网络访问、严格的 CPU/内存配额，并且只挂载了只读输入数据的锁定容器内运行该脚本。
5. 不可变推理跟踪（Immutable Reasoning Traces）
这种做法支持审计自主代理的决策并检测诸如漂移之类的行为问题。它包括构建时间戳、防篡改且持久的日志，这些日志捕获代理的输入、用于决策的关键中间件，以及策略检查。这是实现自主系统透明度和可问责性的关键一步，尤其是在采购和金融等高风险应用领域。
示例： 对于代理批准的每一份采购订单，它都会将请求上下文、检索到的策略片段、应用的护栏检查以及最终决策记录在一个一次性写入的日志中，该日志可以在审计期间进行独立验证。
关键要点
这些模式作为分层系统（而不是独立的控件）效果最佳。即时工具权限可以最小化代理在任何给定时刻可以访问的内容，而受限自主性则限制了它可以在无人监督的情况下采取哪些行动。AI 防火墙通过过滤和塑造输入和输出来降低交互边界的风险，而执行沙盒则可以包含代理生成或执行的任何代码的影响。最后，不可变推理跟踪提供了审计日志，让您可以检测漂移、调查事件并随着时间的推移不断收紧策略。
| 安全模式 | 描述 |
|---|---|
| 即时工具权限 | 仅在需要时授予短期、范围狭窄的访问权限，以减少泄露的爆炸半径。 |
| 受限自主性 | 限制代理可以独立执行的操作，将敏感步骤通过审批和护栏进行处理。 |
| AI 防火墙 | 过滤和检查提示和响应，以阻止或中和诸如提示注入、数据泄露和有毒内容等威胁。 |
| 执行沙盒 | 在具有严格资源和访问控制的隔离环境中运行代理生成的代码，以限制损害。 |
| 不可变推理跟踪 | 创建时间戳、防篡改的日志，记录输入、中间件和策略检查，以进行审计和漂移检测。 |
总之，这些限制措施降低了单一故障演变成系统性泄露的可能性，同时又不损害使代理式 AI 具有吸引力的运营优势。
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