Anthropic推出MHS标准，旨在定义AI控制物理设备的方式，但面临安全与生态挑战。AI获得执行权后，需明确权限边界，防止过度信任。对中国厂商，MHS是潜在机会，应准备设备描述与安全语义，而非急于宣传AI自主控制。未来工程师需懂工程与AI，成为系统边界设计者。

多款AI代理产品采用相似的多机器人协作界面，但安全边界定义各异，如共享账户、隔离配置文件或依赖容器。文档警告，机器人借用人类凭证且缺乏统一身份标准，错误可能跨机器人传播。建议平台团队优先阅读安全文档而非宣传页。

随着SaaS平台的发展，采用每租户一个AWS账户的模型可以实现更清晰的安全边界和成本透明性。尽管增加了自动化投资，但有效隔离租户数据，简化开发和运维。ProGlove通过此架构提升了生产力和安全性，但也面临自动化和监控的挑战。

随着编码代理模式的普及，代理系统的安全边界变得至关重要。代理、机密、生成代码和文件系统四个角色需明确信任级别。缺乏边界可能导致凭证泄露和恶意软件生成。建议将代理计算与生成代码分开，采用独立的安全上下文，以提高安全性。结合应用沙箱和秘密注入的架构可实现更强的安全防护。