過去一年，具備自主行動能力的「代理式AI」迅速走進企業日常，從協助撰寫程式的工具，到能自主處理郵件、管理檔案，甚至代為執行系統指令的智慧代理，成為員工電腦與伺服器裡的新住戶。然而效率紅利的背後，新的資安破口也隨之浮現：這些AI代理究竟握有多少權限，一旦判斷失準、執行了不該執行的動作，企業該如何應對。
資安業者TeamT5市場規畫處協銷經理楊育維指出，代理式AI帶來的最大改變，不只是模型能力提升，而是AI開始存取資料、調用工具並直接採取行動，企業因此必須重新盤點AI代理的身分、權限與操作風險。他形容，如今許多企業部門裡，可能都已經有人在不知不覺間「養了一隻龍蝦」：具備自主行動能力的AI代理悄悄在內部環境運作，形成所謂的「影子AI」，可能以外掛程式或獨立程式形式存在，取得本機檔案存取權、系統指令執行權，甚至郵件與雲端帳號登入權限，打開了過去不存在的攻擊大門。
行動能力的躍進，讓風險的本質也隨之轉變。過去遇到答非所問或內容錯誤，使用者至少還有機會辨識修正。楊育維認為，代理式AI的風險質變在於它不再只是給錯答案，而是直接把事情做錯，自主完成、未經確認地執行到底，事情發生前，使用者根本不知道它接下來會做什麼。
2026年4月就曾發生真實事故。租車管理軟體新創PocketOS創辦人揭露，團隊使用Cursor中的AI程式代理處理測試環境權杖問題時，代理未確認資源範圍，便透過一組權限過高的權杖呼叫刪除操作，在數秒內刪除了正式環境資料庫，連帶波及同一儲存區內的備份，團隊歷經約30小時才完成復原。
面對快速崛起卻缺乏完整配套防護的代理式AI，各國監管機構與資安組織陸續提出相關規範，包括臺灣數位發展部的AI風險分類框架、美國NIST推動的代理式AI標準、美英加澳紐五國資安機關的《Careful Adoption of Agentic AI Services》、新加坡IMDA的代理式AI治理框架，以及OWASP在2025年12月發布的《OWASP Top 10 for Agentic Applications 2026》。
治理指引逐漸成形，但企業導入速度仍遠超防護機制建立的速度。Gravitee針對919名企業主管與技術人員的2026年調查顯示，80.9%的受訪技術團隊已進入AI代理測試或實際運行階段，平均僅47.1%的AI代理受到主動監控或安全保護，更只有14.4%的組織表示所有AI代理均已取得IT與資安部門完整核准。
楊育維將治理原則濃縮為四個方向：「看得到」，全面盤點組織環境中的AI代理與工具連線，消除監控盲點；「認得出」，為每個AI代理建立獨立身分，避免共用同一組API金鑰，才能追蹤特定代理的行為；「管得住」，落實最小權限原則，刪除資料、執行金融交易等高風險操作必須經過人工核准；「追得回」，完整保留工具調用、資料存取與操作紀錄，並持續監控異常行為。
他強調，這類盤點不應只是一次性的健檢，而要與企業既有資安維運流程結合。當AI代理開始代表使用者存取資料、調用工具甚至修改系統，企業需要管理的已不只是模型輸出，而是每一個代理的身分、權限與操作行為，落實最小權限、人工核准與持續監控，才是避免AI代理從「提供協助」變成「代為闖禍」的關鍵。
