AI代理如何突破传统访问控制系统

没有人预料到的IAM危机

我们正目睹身份系统的设计方式与AI代理的实际运作方式之间存在根本性的不匹配。传统的身份与访问管理（IAM）假设一个核心事实：人类始终参与其中。用户登录，接受多因素认证（MFA）挑战，思考他们在做什么，然后采取行动。

然而，AI代理一夜之间打破了这一假设。

当客服机器人在凌晨3点处理1万条请求时，它无法暂停等待人类批准MFA推送通知。当自动化工作流程对API执行委托任务时，它需要无需任何人点击的凭证管理。当前的基础设施——密码提示、MFA挑战、人类验证流程——成为瓶颈，导致一切停滞。

这不仅仅是一个用户体验问题，而是一个架构危机。

传统系统的崩溃点

现有的机器对机器（M2M）认证解决方案也无法解决这个问题。它们是为简单的服务对服务通信设计的，而不是为具有动态权限需求和复杂委托链的复杂代理生命周期设计的。

核心问题：传统的IAM在用户层面授予权限。当你授权AI助手管理你的电子邮件时，现有系统要么赋予它全部访问权限，要么完全失败，因为它们不支持细粒度的范围限制。

以银行场景为例：人类可以对指令进行推理。他们本能地知道，“向未知账户转账10万美元”可能是可疑的，即使技术上允许。AI系统缺乏这种判断力。它需要明确的保护措施：此代理只能支付已批准的供应商，每笔交易最多5000美元，截止日期为2025年12月31日。

这就是为什么我们需要默认最小权限访问的委托代理——这是传统IAM从未必须实现的概念，因为人类提供了推理层。

两种根本不同的代理模型需要不同的身份验证方法

( 半自主代理：委托问题

当人类将任务委托给AI代理时)比如：处理日程和费用报告的执行助理###，系统需要实现双重身份验证：

主要身份：授权代理的人类 次要身份：具有明确限制的受限代理实例

用OAuth 2.1/OIDC术语来说，这意味着通过令牌交换生成受限访问令牌：