摘要
智能體人工智慧（Agentic AI）標誌著人工智慧發展的新階段，從被動輔助工具轉向能夠自我規劃、執行與協調的自主系統。其核心在於結合多個專業代理（agents），透過多步驟任務的協同達成複雜目標。然而，這種自主性亦帶來決策不透明、目標偏移與對抗性濫用等新風險。本文分析智能體AI的運作模式、風險架構與治理挑戰，並提出五項務實的干預策略，包括權限最小化、可審計機制、人工監督、對抗性測試及生命週期治理。研究指出，若能在設計階段導入審計性、透明性與人為控制，智能體AI將成為高效率的創新加速器，而非失控的風險放大器。
背景說明
傳統AI應用主要集中於資料分析與自動化決策輔助，但智能體人工智慧的出現，使AI能夠在多服務之間主動執行行動、協調任務並與人類團隊互動。大型語言模型（LLM）擅長生成內容與回應提示，而智能體系統則整合多個任務導向代理，形成可自我管理的工作流程，能夠主動追求目標、與API與資料庫互動並進行決策。
此一轉變帶來更高的運營效率與自動化潛力，特別在網路安全、威脅回應及決策支援領域已出現應用案例。智能體AI能進行偵察、綜合分析並執行遏制，協助專家聚焦於策略層級任務。然而，隨著AI具備跨平台行動能力，治理難度與攻擊面亦急遽擴張，要求企業與監管機構重新檢視現有的安全框架。
技術與架構分析
智能體AI的核心在於將不同功能的代理模組串聯，透過任務導向工作流程實現自動化決策。這些代理能透過強化學習或預定規則自主行動，在未經人工介入的情況下完成多階段任務。此結構強化了效率與即時性，但也產生了新的安全挑戰。
- 首次使用案例
從策略觀點看論證智能體AI的優勢顯而易見。若設計得當，這些系統可以自動化執行目前需要人員和工具協同完成的複雜多步驟流程。事件回應、威脅搜尋和日常決策是其天然的首批應用場景。智慧型系統可以執行偵察、綜合分析結果、實施遏制措施，並提供易於理解的摘要，從而縮短決策週期，使專家能夠專注於更高層次的任務。其生產力潛力巨大，尤其對於那些已經在軟體驅動、API優先的環境中運作的組織而言更是如此。
自主性風險與挑戰
- 自主性的陷阱
然而，自主性是一把雙面刃。賦予智能體系統無需人工指導即可行動的能力，同時也增加了意外行為的風險。微小的規範錯誤或校準不當的獎勵函數都可能導致智慧體衝動地尋求捷徑，從而忽略安全措施。
多重互動的智能體提高了可追溯性和問責性的要求；當決策並非源自於單一模型，而是源自於一系列智能體互動時，理解誰或什麼負責就變得更加困難。這些動態變化會產生新的威脅途徑。例如，攻擊者可以重新利用智慧體架構進行持續的自動化偵察，將其自訂用於社會工程攻擊，或發動自適應的多步驟攻擊，從而提升權限並在互聯繫統中快速傳播。
- 三大危險訊號
有三個技術問題值得特別關注。首先是決策不透明性。智能體配置通常涉及湧現行為(emergent behaviors)(註)，而這些行為很難透過檢查單一組件來解釋。這種「黑箱」式的不透明性會損害內部稽核、監管合規性和利害關係人的信任。
其次，目標不一致。即使是對目標或獎勵訊號的輕微誤解，也可能導致不良後果，例如代理人為了優化次要或狹隘的指標而犧牲安全性或合規性。
第三，對抗性濫用。能夠自主發現並利用流程漏洞的能力對防禦者和攻擊者都極具價值。同樣的流程編排既可以加速事件回應，也可以反過來轉換為持久的自動化攻擊引擎。
務實治理與干預措施
- 五項務實幹預措施
應對這些風險需要將工程控制、治理和持續驗證務實地結合。首先要繪製出代理能力與關鍵系統、資料儲存和第三方服務互動的路徑圖。
- 將代理商視為一流服務身分。強制執行最小權限原則，要求使用短期憑證，並限制其行動路徑。精確且可測試的任務規格至關重要。目標模糊不清會導致即興發揮。嵌入嚴格的約束和明確的安全檢查，有助於限制意外行為。
- 可審計性不容妥協。記錄代理輸入、操作和決策路徑的不可篡改日誌，能夠實現事件重播、事後取證和監管審查。應優先選擇能夠產生易於理解的邏輯分析，並允許追溯導致結果的代理交互序列的系統。這些記錄是區分可調查事件和一連串不透明故障的關鍵。
- 要求人工監督。對於高風險或政策關鍵決策，應維持人機互動治理模式，讓操作人員即時介入。對於安全敏感型決策，在採取不可逆行動前，必須獲得人機互動批准。 「無所不在的自動化」概念固然誘人，但自主性和人為控制之間的適當平衡取決於具體情況、影響範圍以及對錯誤的容忍度。
- 紅隊智能體行為。傳統的安全測試著重於靜態軟體或單一模型輸入。而智能體系統則需要對抗性模擬，以探索多步驟的攻擊路徑以及攻擊者可能採取的連鎖行動，以實現非法目標。
- 擴展治理框架，使其涵蓋代理人的整個生命週期。適用於生命週期管理（LLM）或人機協作工作流程的策略通常無法完全擴展到代理系統。董事會和風險管理人員應將代理部署視為高風險的系統集成，需要安全、法律、合規和業務負責人等跨職能部門的批准。
結論與政策建議
智能體人工智慧的出現，不僅代表AI從輔助型轉向自主型的躍升，也迫使企業與政策制定者重新定義「控制」的概念。自主系統若未被妥善規範，將可能導致決策偏離、風險擴散與信任瓦解。相反地，若以務實的治理結構導入透明性、可審計性與人工監督，則能釋放智能體AI的創新潛能。
挑戰不在於限制創新，而在於為創新建立安全的邊界。董事會與技術領導者應設定明確的操作目標，確保決策過程可被追蹤，並在關鍵節點納入人工介入。唯有如此，智能體人工智慧才能成為推動價值創造的強大引擎，而非潛在的失控風險源。
資料來源：https://www.securityweek.com/follow-pragmatic-interventions-to-keep-agentic-ai-in-check/
探討智能體人工智慧（Agentic AI）在自主決策與跨系統協調中的風險、治理與防禦挑戰，提出五項務實的治理干預措施，協助企業與決策者在推動創新與確保安全之間取得平衡。