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内容提要
通过专用AI代理网关将治理边界置于执行系统之外，防止代理与敏感基础设施直接交互。使用OPA实施基于身份、意图和上下文的授权策略，利用OpenTelemetry进行可观察性，验证和审计代理行为。采用短暂、隔离的执行环境，确保操作的可预测性和清理。
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关键要点
- 使用专用AI代理网关将治理边界置于执行系统之外，防止代理与敏感基础设施直接交互。
- 使用OPA实施基于身份、意图和上下文的授权策略，而不是将授权逻辑嵌入应用程序代码中。
- 利用基于OpenTelemetry的可观察性，通过跟踪、指标和日志验证、调试和审计代理行为。
- 采用MCP、OPA和短暂执行环境的组合，作为保护AI驱动的持续集成和交付、基础设施自动化及内部工具工作流的可重用模式。
- 使用短暂、隔离的执行环境，限制代理驱动操作的影响范围，并确保每个操作后的可预测清理。
- 代理在执行过程中引入新的风险，可能导致基础设施的破坏性更改。
- 引入明确的控制层，确保代理的操作经过授权、约束、观察和隔离。
- AI代理网关作为控制边界，验证意图、执行授权规则，并将执行委托给隔离的短暂环境。
- 设计原则包括：将授权逻辑外部化为代码、最小权限原则、短暂执行、默认可观察性、版本控制和可审计性。
- 采用深度防御模型，确保没有单一组件能够独立造成损害。
- 系统的请求到执行工作流确保每个步骤都经过验证、授权和观察。
- 构建的参考实现旨在展示AI驱动自动化的治理边界，而非生产级安全平台。
- 项目蓝图由狭窄范围的组件组成，确保代理行为可被治理、审计和独立演变。
- 在企业规模上，执行隔离、工件信任和审批流程等方面需要演变以满足操作、安保和合规要求。
- 性能目标确保授权和执行的快速性，以保护开发者信任和操作安全。
- 治理的有效性依赖于将治理置于执行路径之外，确保代理不直接与基础设施API交互。
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