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AI Agent 確實讓企業運作飛快，但速度往往掩蓋了風險。當組織歡慶生產力提升的同時，一個隱形的問題正在角落發酵：「權限管理（Authorization Management）」。這篇文章將從企業治理的角度出發，探討為何在 AI 時代，權限管理的重心必須回歸到「人」。唯有釐清「誰能用什麼」、「誰能看什麼」，企業才能真正安心地規模化 AI 應用。
權限架構的崩壞：跟不上工具普及速度
過去這一年，我們看到無數企業導入 AI Agent：客服助理、財報分析師、行銷文案寫手。表面上各部門效率顯著提升，但在會議室裡，焦慮的管理者開始提出質疑：
- 「為什麼行銷部的實習生，看得到財務部的 Agent？」
- 「誰有權限刪除這個已經訓練好的知識庫？」
- 「上週離職的 PM，他的 Agent 還在自動跑嗎？」
這些問題揭示了一個殘酷事實：傳統的權限控管已然失效，過去的資安防護多針對外部入侵，但 AI Agent 是「內部工具」。它被頻繁地建立、分享、修改與指派。每一次的權限異動，都在原本清晰的資安邊界上鑿出一個小洞。長期下來，組織內部的權限邊界變得模糊不清，形成所謂的「權限漂移（Privilege Drift）」。
「人」才是權限治理的核心
許多企業在評估 AI 安全時，過度聚焦於「模型會不會說錯話」或「資料會不會外洩給 AI 廠商」。這些固然重要，但最迫切的風險其實來自內部——缺乏規範的人員操作。AI Agent 再聰明，終究是由人來設定與操作的。若沒有明確的權限邊界，AI 反而會放大內部的管理混亂。
而權限管理的本質，並非為了限制員工，而是為了「讓協作更順暢」。當每個人都清楚自己的操作範圍，知道自己看得到的資料都是合規的，團隊反而能更放心地使用工具，不必擔心誤觸地雷。
真實案例：當效率變成災難
一間中型跨國企業曾鼓勵各部門自由開發 AI Agent。兩個月內，行銷、法務、客服百花齊放，效率大增。然而，一場資安稽核揭開了混亂的真相：法務主管竟能調用行銷部的未公開數據；已調職的人資專員仍擁有原部門 Agent 的管理權限。
原因很簡單：大家都在同一個大池子裡，缺乏層級與權限隔離。最終，該公司被迫暫停所有 AI 專案，耗時三週重新盤點所有帳號與權限，才讓系統重回正軌，這個案例告訴我們，沒有權限管理的 AI 導入，只是在加速混亂的發生。
企業 AI 權限治理的三步走
要解決這個問題，不需要複雜的技術，而是需要正確的邏輯。建議從以下三個步驟著手：
第一步：資產盤點（Inventory）
列出所有正在運作的 AI Agent 及其用途、擁有者與使用人員。將「實際權限」與「應有權限」進行比對，找出異常點。
第二步：角色存取控制（RBAC）
放棄「逐一授權」的低效模式。先定義角色（如：系統管理員、專案經理、一般使用者），再依據角色分配對應的工具與資料存取權。當人員異動時，只需調整角色，權限便會自動更新。
第三步：軌跡追蹤（Audit Log）
建立完整的操作紀錄。誰在何時建立了 Agent？誰修改了 Prompt？誰移除了知識庫？清楚的軌跡不僅是為了究責，更是為了優化流程與符合合規要求。
解方：EgentHub 的三層式權限架構
如果您正面臨上述的權限難題，EgentHub 提供了一套專為企業設計的解決方案。我們摒棄了扁平化的管理模式，獨創 「公司 → 工作室 → Agent」 的三層式權限架構：
公司層級 (Organization)：
負責全域資源管控。決定誰能開設工作室、誰能檢視全公司的 AI 使用量，確保最高層級的治理權。
工作室層級 (Workspace)：
對應實際的部門或專案小組（如：行銷部、專案 A 組）。這是協作的核心單位，管理者可在此定義成員角色，確保資料僅在部門內流通。
Agent 層級 (Agent)：
針對單一 AI 機器人的細緻設定。可獨立設定「使用」、「編輯」或「管理」權限，確保敏感的 Prompt 或知識庫不被誤改。透過 EgentHub，權限管理不再是絆腳石，而是企業擴張 AI 應用的基石。讓您的團隊在明確的邊界內，安心、大膽地釋放 AI 的生產力。