智能體人工智慧正在重塑軟體的建置、測試和安全方式。與回應單一指令的傳統模型不同，智能體人工智慧系統能夠自主行動。它們無需等待直接指令即可觀察、規劃、行動和調整。因此，它們可以編寫程式碼、審查程式碼。 pull requests修復錯誤，甚至處理通常分配給開發人員的任務。這種轉變正在引發人們對以下方面的新興趣： AI編碼代理 以及各大產業的快速成長 AI代理平台.
然而，自主性也帶來了新的風險。不受控制的代理可能會濫用工具、洩露機密資訊、錯誤地修改文件或進行不安全的依賴項升級。因此，對於DevSecOps和AppSec團隊而言，了解代理型AI的行為方式、AI代理在實際工作流程中的運作方式以及AI代理平台如何保障安全至關重要。
本指南解釋了智能體人工智慧的工作原理、它如何融入現代工程流程以及如何在軟體生命週期的每個階段保護它。
什麼是代理人工智慧？
代理人工智慧 指的是能夠設定目標並自主採取行動以實現目標的AI系統。這類系統並非簡單地預測文本，而是執行多步驟任務，呼叫外部工具，編寫和編輯程式碼，評估自身結果，並持續運行直至任務完成。
智能體人工智慧的關鍵特徵
- 目標導向行為
- 多步驟推理和規劃
- 自主工具使用（shell、API、編輯器、測試）
- 自我修正與反思循環
- 長時間運作且缺乏人工監管的工作流程
此外，這些能力使人工智慧從「助手」轉變為「行動者」。因此，自主性也為工程團隊帶來了新的責任。所以，必須從一開始就考慮安全性，尤其是在智慧體與程式碼、基礎設施或生產工作流程互動時。
智能體人工智慧與傳統人工智慧系統
| 獨特之處 | 傳統人工智慧 | 代理人工智慧 |
|---|---|---|
| 相互作用 | 提示 → 輸出 | 多步驟執行 |
| 自治 | 無 | 可以 |
| 工具使用 | 有限 | 核心能力 |
| 州 | 無狀態 | 狀態感知 |
| 風險等級 | 中度 | 高（執行實際操作） |
智能體人工智慧並非更大的LLM（學習生命週期管理）。它是一個旨在…的系統。 do 事物，不只是 說 的東西。
AI智能體的工作原理（智能體循環詳解）
每個人工智慧代理都遵循相同的循環：
這在實踐中意味著什麼
智能體循環賦予人工智慧系統逐步完成任務的能力。具體來說，每個階段都有其特定的作用：
- 觀察（）： 讀取環境，收集日誌，檢查文件
- 計劃（）： 產生一系列可執行步驟
- 行為（）： 呼叫 API、運行命令、修改程式碼或更新數據
- 反映（）： 檢查輸出結果，分析錯誤，並決定下一步操作
由於這個循環會一直重複直到目標達成，智能體可能需要與工具互動數十次甚至數百次。因此，即使是微小的配置錯誤也可能造成巨大的影響。
軟體開發中的智能體人工智慧
智能體人工智慧正以遠超過程式碼補全工具的深度改變工程工作流程。智能體不再只是提供幾行程式碼建議，它現在可以：
- 編寫多文件功能
- 編寫測試案例並修復失敗的測試案例
- 評論 pull requests
- 識別漏洞
- 重構遺留程式碼庫
- 升級依賴項
- 更新文件
- 編排 CI/CD 任務
這是哪裡 AI編碼代理 進來吧。
AI編碼代理：自主系統如何編寫、修復和審查程式碼
An AI編碼代理 它是一個自主系統，能夠讀取程式碼、編寫修改、執行測試，並根據結果調整策略。與等待指示的傳統代碼助手不同，AI編碼代理會自行製定計劃，並持續工作直至任務完成。
人工智慧編碼代理能做什麼
在實踐中，編碼代理可能：
- 修改儲存庫中的多個文件
- 執行諸如測試、建置或程式碼檢查之類的命令
- 修復編譯或執行時錯誤
- 失敗後重試操作並選擇更安全的路徑
- 根據專案上下文提出並套用補丁。
- 創建 pull requests 自動審核
同時，一些工具已經支援這種行為，包括 Claude Code、Replit Agents、Cursor IDE、GitHub 即將推出的代理 API 以及專為代理程式工作流程設計的 VS Code 擴充功能。
優勢
這些能力帶來了明顯的優勢：
- 加快開發週期中的迭代速度
- 減少重複性工作的體力勞動
- 持續改進循環有助於團隊更快交付成果
安全風險（對應用程式安全至關重要）
然而，自主性引入了 新風險。 例如：
- 代理可能會進行不安全的文件修改。
- shell 指令可能在錯誤的環境中運作。
- 敏感日誌可能 leak secret意外地
- 安全性設定檔可以被覆蓋
- 依賴項升級可能會引入迴歸問題
- 錯誤的模型輸出可能未經驗證就被應用。
因為編碼代理 做 而不是 協助它們需要強大的 guardrails嚴格的權限控制和持續監控。這確保了智能體人工智慧的優勢不會為系統帶來新的漏洞。 SDLC.
什麼是人工智慧代理平台？
An AI代理平台 它提供可靠運作智慧體人工智慧所需的運行時間、編排和安全層。它管理規劃、記憶體和工具執行。 guardrails以及環境控制，以便智能體能夠完成多步驟任務。換句話說，正是作業系統使得智能體人工智慧能夠超越單一指令的回應而運作。
一些領先的平台已經定義了這一領域。例如：
- OpenAI Agents API
- LangGraph（LangChain）
- Google Workspace Agents
- UiPath AI 代理
- 複製代理
- n8n AI 代理
這些平台都遵循相同的整體模式，儘管它們的安全模型差異很大。
一個優秀的AI代理平台應該提供什麼
一個強大的平台不僅需要紮實的工程基礎，還需要應用安全的考量。例如，一個完整的平台通常應具備以下特點：
- 工具： 沙盒化的 shell、文件操作和 API 訪問，並具有嚴格的權限邊界
- 規劃模組： 利用LLM驅動的工作流程創建，可以將目標分解為可執行的步驟
- 內存： 短期和長期背景，以支援多步驟執行
- 政策和 guardrails: 阻止不安全行為和限制工具行為的強制機制
- 可觀測性： 日誌、追蹤、差異和評估使代理操作透明化
- 版本控制： 代理會話、工作流程和工具配置的可重複性
除了平台功能之外，權威指南也強調了可預測性和可控制性的重要性。例如， NIST 人工智能風險管理框架 強調可追溯性和治理是部署自主系統時的關鍵因素。同樣， OWASP 法學碩士申請前十名 識別代理工作流程中的常見風險，包括不安全的工具使用、過多的權限和外掛程式配置錯誤。
由於許多平台主要專注於自動化，工程團隊通常需要更強大的安全保障措施。當代理程式產生程式碼、修改檔案或與持續整合 (CI) 和生產系統互動時，這一點尤其重要。因此，策略、 guardrails依賴關係治理成為任何安全智能體人工智慧工作流程的重要組成部分。
面向工程和DevSecOps的智能體人工智慧應用案例
| 項目類別 | Agentic AI 用例 |
|---|---|
| 開發人員生產力 | 建構端到端的小型功能 提高程式碼品質 自動產生測試 完整列出待辦事項 文件 API 和元件 |
| 開發營運自動化 | 合併前運轉檢查 清理依賴關係問題 管理建置工作流程 安全地更新 CI 配置 |
| 應用安全自動化 | 固定 SAST 以及 SCA 發現 限制高風險工具調用 偵測不安全的連接器 評估依賴項升級 合併前驗證策略 |
智能體人工智慧安全風險
橋樑 enterprise 文章往往迴避風險討論。然而，對於工程和應用安全團隊而言，這卻是安全採用智慧體人工智慧的關鍵。以下內容將基於在自主智能體中觀察到的實際行為，進行更深入的技術分析。
1. 工具誤用（Shell、API、檔案系統）
智能體人工智慧可能會在錯誤的時間運行錯誤的命令。
例如：
編碼代理運行 npm audit fix 為了“提升安全性”，卻無意中將一個主要依賴項升級到了破壞性版本。結果導致生產環境中斷。
此外，代理程式可能會執行診斷命令，將環境變數列印到日誌中。這會暴露機密訊息，擴大攻擊面。
這對應於：
OWASP LLM05：不安全的輸出處理
OWASP LLM11：未經授權的程式碼執行
2. API金鑰濫用
許多代理程式使用的權限範圍過廣。因此，如果 API 金鑰授予了完全寫入權限，代理程式也會獲得相同的權限。這會導致一條錯誤的命令造成系統範圍的修改。
這對應於：
OWASP LLM09：過度代理
3. MCP/API設定錯誤
配置錯誤的連接器往往會帶來隱憂。特別是，缺少來源驗證的情況。 MCP 或者，API 整合可以允許代理程式存取內部工具或敏感機密儲存。
這對應於：
OWASP LLM03：不安全的外掛程式/擴充處理
4. 未經驗證的依賴項升級
代理經常升級依賴項，因為「有新版本存在」。
然而，並非每個新版本都是安全的。
這是哪裡 EPSS評分, 可達性以及 補救風險 變得至關重要：
- EPSS 指標顯示漏洞被利用的可能性有多大。
- 可達性檢查易受攻擊的程式碼路徑是否實際運行
- 修復風險評估旨在識別版本變更是否可能引入破壞性行為。
如果沒有這些檢查，代理的自主性就會變得不安全且不可預測。
5. 無限循環或無界循環
智能體也可能進入無限循環。例如，循環可能：
- 垃圾郵件 API 呼叫
- 重複刪除和重寫文件
- 觸發速率限製或中斷
- 包含敏感資料的洪水日誌
這對應於：
OWASP LLM02：無限製或不受控制的資源消耗
此外，智能體系統引入的許多安全挑戰也出現在更廣泛的人工智慧安全實踐中。如需更深入地了解這些基礎知識，您可以閱讀我們的指南。 人工智慧網路安全 以及現代團隊如何降低模型驅動的風險。
智能體人工智慧架構
| 層 | 職位 | 包機成本結構範例 | 風險 |
|---|---|---|---|
| LLM | 推理 | GPT、克勞德、雙子座 | 幻覺，不安全的計劃 |
| 代理運行時 | 自主循環 | LangGraph、ReAct | 無限循環，工具誤用 |
| 工具和 API | 執行 | Shell、Git、資料庫、CI 工具 | API金鑰濫用、權限提升 |
| 程式碼庫 | 專案文件 | 原始檔、設定檔 | 編輯錯誤、回歸 |
| CI/CD | 交付 | GitHub、GitLab、Jenkins | 不安全合併，環境逃逸 |
在 DevSecOps 中保護智能體 AI
安全地採用智能體人工智慧需要分層策略。因此，團隊應該結合 guardrails權限範圍、安全依賴管理和持續監控，以維持自主性的可預測性。
1. Guardrails
Guardrails 提供第一層保護。例如，它們定義了：
- 允許使用的工具
- 允許的來源（MCP）
- 輸入驗證規則
- 輸出清理
- 文件存取範圍
Guardrails 必須運行兩者 當地 以及 in CI/CD.
2. 權限範圍
除了 guardrails權限範圍限制了代理可以存取的內容。例如：
- 短期代幣
- 最小特權原則
- 大多數操作的唯讀上下文
3. 安全的依賴管理
代理升級庫之前，系統必須：
- 勾選 輔助動力系統
- 評估 可達性
- 運行 補救風險
- 防止重大變更
這是最容易被忽略的風險之一。
4. 持續監測
最後，強大的可觀測性能夠有效控制自主性。團隊應該跟蹤：
- 代理操作
- 文件編輯
- 工具調用
- 日誌和差異
- 政策觸發
- 公關稿件撰寫
缺乏可觀測性， 自治 陷入混亂.
Xygeni 如何實現安全的智慧體人工智慧
智能體人工智慧為開發帶來了速度和自主性，但也增加了對明確界線的需求。為了支持這種轉變， Xygeni 直接在系統中增加安全控制措施 SDLC 因此，團隊可以在不犧牲穩定性或信任的前提下使用智能體人工智慧。每項功能都與開發人員現有的工作方式相契合，使安全性成為工作流程的一部分，而不是額外的步驟。
Guardrails
Guardrails 確保在所有儲存庫中執行一致的策略。 pull requests，CI pipeline以及本地環境。此外，它們還有助於確保代理在定義的限制範圍內運行，並避免可能導致退化或洩漏敏感資料的行為。
Xygeni Bot
Xygeni Bot 在嚴格的權限範圍內，將自動化修復功能引入開發流程。它：
- 透過 Git 工作
- 創建 pull requests 自動
- 遵循範圍訪問規則
- 絕不在已批准的路徑之外執行操作
因此，開發人員既能保持控制權，又能減少人工工作量。
基於客戶模型的AI自動修復
有些團隊要求對原始碼完全保密。因此，Xygeni 支援客戶提供的 AI 模型。 CLI 可直接連接到已配置的模型，使組織能夠在不將資料傳送到外部環境的情況下套用 AI 產生的修復程式。
補救風險和可及性
依賴項升級可能存在風險，尤其是在自主執行升級時。修正風險評估功能會評估哪些版本可以安全採用，而可達性評估功能則會辨識漏洞是否真的會被觸發。這些功能共同作用，可以減少回歸風險，並支援更安全的代理驅動升級。
這些功能結合起來，為團隊採用智能體人工智慧奠定了實際的基礎，同時也能控製程式碼品質、完整性和安全性。
常見問題：智能體人工智慧
什麼是智能體人工智慧？
Agentic AI is a type of artificial intelligence that can plan, act, and complete multi-step tasks autonomously using tool calls and structured reasoning. In fact, it can operate through several steps without waiting for new instructions.
什麼是人工智能代理？
人工智慧體遵循觀察、計畫、行動和反思的循環。因此，它們能夠分解目標、選擇行動方案，並在極少指導下調整自身行為。
什麼是人工智慧編碼代理？
AI編碼代理程式能夠編寫、編輯、測試和審查程式碼，並根據錯誤或回饋調整其方法。此外，它還能在每次循環中重試操作並優化其方案。
什麼是人工智慧代理平台？
AI代理平台提供大規模安全運行代理AI所需的編排、沙箱、記憶體和工具整合。此外，它還提供 guardrails 以及可觀察性，以保持行動的可預測性。
智能體人工智慧安全嗎？
智能體人工智慧與以下因素結合使用時可能是安全的： guardrails權限範圍、相依性治理和強大的應用程式安全控制。因此，限制代理可以存取或修改的內容對於安全部署至關重要。
結語：透過設計確保智能體人工智慧的安全
智能體人工智慧標誌著軟體團隊工作方式的重大轉變。它提高了開發人員的效率，自動化了複雜的任務，並引入了管理工作流程的新方法。然而，自主性也帶來了額外的責任。智能體可以編寫程式碼、修改配置或觸發構建，因此必須從一開始就將安全性融入流程中。
此外，安全採用取決於可預測的邊界。透過增加 guardrails借助版本控制、運行時檢查和自動修復等機制，組織可以充滿信心地使用智慧體人工智慧。其目標並非限制智能體，而是為其提供安全、一致運作所需的架構。
因此，智能體人工智慧成為實用可靠的合作夥伴。此外，當這些控制功能與開發人員已使用的工作流程整合在一起時，團隊可以在不增加風險的情況下提高效率。
總之，Xygeni的 ASPM 程式碼中嵌入的功能 pipeline以及代理工作流程，代理式人工智慧在保護工程目標的同時支援工程目標。 SDLC 端到端。
關於作者
Written by 法蒂瑪 Said，專注於應用程式安全的內容行銷經理 Xygeni Security.
Fátima創作開發者、基於研究的應用程式安全內容， ASPM她精通DevSecOps，能夠將複雜的技術概念轉化為清晰、可操作的見解，從而將網路安全創新與業務影響聯繫起來。
