企业 AI Agent 应该如何设计权限？

权限应在工具真正执行动作前检查。角色名称只能帮助组织规则，不能代替对具体数据、门店、动作和授权有效期的判断。

核心说明

企业 AI Agent 的权限应由角色、工具、资源与动作共同定义，并对高风险操作设置显式审批和可复核记录。

怎样写一条可执行的权限规则？

使用主体、资源、动作、条件四个要素。主体可以是人、服务或智能体；资源明确到企业、门店、数据集或对象；动作区分读取、生成草稿、修改和外发；条件包括有效期、任务范围及必要审批。未匹配规则的动作应拒绝，并返回可解释原因。

能够调用查询工具，不代表能够读取所有门店。服务端应将已确认的身份与授权范围带入查询，并限制返回字段；用户文本里的门店编号不能自行扩大范围。模型上下文、工具参数、结果缓存和导出文件都需延续同一数据边界。

批准需绑定具体对象、动作、目标值或内容、接收方、有效期和相关版本。说明性流程，非客户案例：负责人批准一份门店报告草稿，不代表批准将它发给外部收件人；若内容或接收方变化，应重新核对授权，不能只检查存在一条批准记录。

对可写操作定义唯一请求标识、执行状态和重复请求处理规则。先检查权限与批准，再执行并读取结果核对。超时可能意味着结果未知，不能直接视为失败后重做；需先查询已有执行记录，必要时交人工判断。撤权后仍在队列中的任务也要重新检查。

准备账号与角色清单、资源归属、动作清单、审批规则和脱敏样本。测试应包含授权内读取、跨店读取、过期授权、未批准写入、批准后内容变更及重复请求。验收依据是实际允许与拒绝记录及结果核对，不是权限配置截图。

OpenTelemetry 的 trace 可表达请求经过的调用步骤，帮助定位执行链；业务上仍需另行记录授权依据、批准内容与结果核对。日志里不应直接暴露令牌或敏感原文。本文没有承诺已完成客户权限集成；现有系统无法限制数据范围时，应缩小接入而非默认放开。

内容复核日期：2026-10-18（不代表项目成效日期）