智能体（Agent）生态系统中的专业化与安全挑战：基于图路径限制的权限管理深度解析 随着人工智能技术的飞速发展，我们正迈入一个由高度专业化智能体（Agent）构成的时代。这些Agent不再是孤立的个体，而是协同工作，共同完成复杂任务的分布式实体。在一个典型的Agent生态系统中，我们可能会遇到各种类型的Agent：数据分析Agent、代码生成Agent、用户交互Agent、系统运维Agent等等。为了高效完成任务，每个Agent通常会被赋予特定的专业知识和能力，并被授权访问一组预定义的工具（Tool）。这些工具可以是API接口、数据库操作、文件系统访问、甚至是调用其他Agent服务的接口。 Agent的专业化是提高系统效率和可维护性的关键。它允许我们将复杂问题分解为更小的、可管理的子问题，并为每个子问题分配最合适的Agent。然而，这种专业化也带来了一个严峻的安全挑战：如何确保每个专家Agent只能接触到其权限范围内的工具？ 想象一个数据分析Agent不小心访问了用户数据库的写权限，或者一个公开的客服Agent意外地获得了系统配置的修改权限，这都可能导致灾难性的后果。 传统的访问控制列 …
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