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方法论可泛化原则
安全与权限（Security & Permissions）
交付横切
安全与权限边界是交付要求，不是上线前的加固项。Agent 能读什么、能写什么、以谁的身份操作，必须在架构设计阶段就定下来，并在整个交付过程中可验证。
什么时候需要它
- Agent 需要访问真实业务数据或调用会产生副作用的工具
- 被问到「它会不会看到不该看的数据」而答不出确定结论
核心内容
它决定什么
公开的是判断与判据。客户口径、私有阈值和内部示例不在其中。
身份与最小权限
Agent 以什么身份访问数据源要显式定义。默认给一个大权限账号、后期再收，是最常见也最难收回的技术债。
读与写分级
只读查询和有副作用的写操作要走不同的授权与确认路径。会产生对外影响的动作需要更强的前置确认。
边界要能被验证
「它访问不到那些数据」应当有一个可以跑出来的验证，而不是设计文档里的一句承诺。
提示注入是权限问题
被检索到的内容、用户输入、工具返回值都可能携带指令。防线不能只放在 Prompt 上，权限层面本身就要限制最坏情况的破坏范围。
留痕与可追溯
谁在什么时候通过 Agent 触碰了哪些数据，要能在事后查清。这既是安全要求，也是排查质量问题的基础设施。
怎么判断它真的到位
- 能列出 Agent 实际可访问的数据范围，并有验证结果支撑
- 有副作用的操作有独立的授权路径和留痕
- 存在一条针对越权访问的验证用例，且会在发布前跑
常见误区
- 用管理员账号先跑通再说，权限收敛无限期推迟
- 把提示注入完全当成 Prompt 防护问题，忽略权限层收敛
- 边界只写在设计文档里，没有任何机器可判定的验证
这套方法怎么落到你的项目
这是我们交付生产级 AI Agent 的公开、脱敏方法骨架。真正落地时，从 AI Agent 生产就绪审查与路线图 入手，或先用 生产上线前深检 定位薄弱环节。