亿格云 AIDR

云枢AIDR产品介绍

一、产品背景

AI正在从回答问题、生成内容和辅助决策，演进到能够自主调用工具、访问资源并执行任务的Agent阶段。

Claude Code、Codex、WorkBuddy等不同类型的Agent，已经开始进入企业研发、生产、销售和运营流程。员工只需提出任务目标，Agent便可以自行拆解步骤，读取资料、访问系统、调用模型和工具，最终交付文件、代码或业务处理建议。

这种变化提升了AI的生产力，也改变了企业需要管理的对象。

过去，企业主要关注员工如何使用AI，例如使用了什么工具、是否上传敏感资料、是否使用个人账号。进入Agent阶段后，企业还需要回答更多问题：

· 企业内运行着哪些Agent，是否经过批准；

· Agent归属于谁，由谁创建、授权和使用；

· Agent可以访问哪些系统、文件和数据；

· Agent能够执行哪些操作，哪些操作必须由员工确认；

· Agent何时需要被限制、暂停或停止；

· Agent使用的模型、Skill、MCP Server和插件是否可信；

· 出现问题时，能否还原任务过程并明确责任；

· 每项任务使用了多少模型资源、产生了多少成本以及取得了什么结果。

企业治理因此需要从管理员工使用AI，进一步扩展到人与Agent统一治理。

二、产品介绍

云枢AIDR，全称AI Detection & Response，即AI检测与响应，是亿格云面向企业内AI Agent等AI应用全打造的全生命周期治理产品。

核心是把 Agent 视为企业中的一个新行动主体，让 Agent 与员工进入同一套治理体系统一管理。它通过“看见、定义、标识、执行、度量”五个环节，帮助企业明确Agent的身份、责任、权限、数据边界、运行行为和成本预算。

1. 看见

“看见”解决的是企业AI资产透明度问题。

企业内的Agent可能分布在员工终端、开发环境、云桌面、容器和业务系统中。有些由企业统一部署，有些由员工自行安装；有些使用企业账号，有些使用个人账号；有些已经获得批准，有些尚未进入企业管理范围。

云枢AIDR支持发现企业中的Agent及相关配置，关联人员、部门、设备和运行环境，帮助企业形成动态更新的AI资产视图。

企业可以据此区分：

· 未经批准的Shadow Agent；

· 已经完成企业授权和纳管的Trusted Agent；

云枢AIDR覆盖六类AI载体，包括AI网站、浏览器AI插件、桌面AI软件、SaaS内嵌AI、AI编程工具和AI Agent。依托1000+ AI应用识别库，帮助企业发现分散在不同入口的AI使用情况，其中100+ AI应用支持深度审计。

审计范围包括对话、用量、模型、MCP、Skill、插件、Hooks、通信通道和调度任务九个维度。企业不仅能够了解员工向AI提出了什么问题，还可以进一步了解调用了哪些模型和工具、安装了哪些扩展组件、执行了哪些任务，以及相关行为由谁发起、发生在哪台设备或哪个Agent实例中。

相关日志可以按照企业策略进行留存、检索和追溯，并与企业现有SIEM及安全运营体系衔接，为后续核查、风险处置和策略调整提供依据。

2. 定义

“定义”是将治理前置到Agent设计和授权阶段。

Agent能够执行什么操作，不能只取决于它具备什么能力，还应取决于企业允许它完成什么任务。

云枢AIDR通过“运行契约”明确Agent的运行边界。运行契约可以包括：

· Agent需要完成的任务目标；

· Agent承担的业务角色；

· 创建者、使用者和责任人；

· 可以访问的系统、数据和文件；

· 可以调用的模型、工具和外部服务；

· 可以执行和禁止执行的操作；

· 授权的有效期限；

· 模型调用和任务成本预算；

· 异常情况下的限制和停止条件。

运行契约既是企业对Agent进行授权的依据，也是后续持续检查Agent行为的基准。

3. 标识

“标识”解决的是Agent身份和责任归属问题。

如果Agent直接继承员工账号和权限，企业往往只能看到某个员工访问了系统，却难以判断具体由哪个Agent执行、基于什么任务执行，以及由谁承担责任。

云枢AIDR为纳入管理的Agent建立独立身份，并关联其创建者、使用者、授权人和责任人，帮助企业明确：

谁发起、谁授权、谁执行、谁负责。

有了独立身份，企业便可以按照零信任和最小权限原则，为Agent配置完成当前任务所需的权限，而不是直接复制员工的全部权限。

Agent每次访问资源或执行操作时，都可以结合其身份、任务和运行契约进行判断。任务结束、授权到期或业务需求发生变化后，相应权限也可以调整或撤销。

4. 执行

“执行”是对Agent运行过程的持续管理。

Agent获得批准并不意味着其后续行为自动可信。它在执行任务时，可能访问新的资源、调用新的工具、处理敏感数据，或者增加新的扩展组件。因此，企业需要持续关注Agent的访问、数据、工具和操作行为。

云枢AIDR对照运行契约检查Agent行为，识别越权和异常操作，并根据企业策略采取告警、限制权限、阻断操作或暂停实例等措施。

运行过程中的治理主要包括以下方面。

资源访问

企业可以限定Agent访问指定的系统、文件、知识库和外部网站。

员工本人可以访问多个业务系统，不代表Agent应当继承员工的全部权限。Agent访问与当前任务无关的资源，或者尝试执行未经授权的操作时，可以按策略进行限制。

敏感数据保护

Agent执行任务时，企业数据可能通过两类路径向外流转。

第一类是进入模型交互的数据，例如提示词、代码、客户资料和上传文件。第二类是Agent通过工具调用、文件上传、表单填写或外部接口直接提交的数据。

云枢AIDR将这两类数据出口纳入企业的数据保护和审计范围，结合数据分类分级规则识别敏感内容，并按策略执行脱敏、告警或阻断。

对于具有异常外发特征的行为，还可以结合任务上下文进行意图检测，减少Agent借助正常工具调用将敏感资料带出企业的风险。

扩展组件治理

Agent可能通过Skill、MCP Server和插件增加新的能力。这些组件扩大了Agent能够完成的任务范围，也可能引入新的访问权限和安全风险。

云枢AIDR支持持续发现Agent使用的扩展组件，关联相应Agent，并对组件风险进行识别和管理。Agent已经获得批准，不代表后来新增的扩展组件自动可信。

高风险操作管理

对于修改或删除业务数据、执行高危命令、直接发送邮件、调用敏感接口等操作，企业可以根据业务场景设置限制或人工确认要求。

治理的目的并非阻止Agent工作，而是让Agent在企业批准的范围内完成任务，并在行为超出边界时及时收住。

5. 度量

“度量”将Agent治理从安全管理进一步延伸到运营和成本管理。

云枢AIDR记录Agent执行任务过程中的模型交互、工具调用、资源访问、策略判断和处置结果，帮助企业在需要时还原任务过程：

· 谁发起了任务；

· 由哪个Agent执行；

· 调用了什么模型和工具；

· 访问了哪些资源；

· 执行了哪些操作；

· 哪些步骤被放行、告警或阻断；

· 最终产生了什么交付结果。

在资源使用方面，企业可以按照模型、Agent、工作流和责任人等维度，统计模型调用次数、Token用量和相关费用，并结合任务结果进行预算控制、效能评估和资源调度。

企业不仅需要知道Agent“能不能完成任务”，还需要知道完成任务花了多少成本、产生了什么价值。

三、核心使用场景

场景一 日常办公

办公Agent正在从单一的问答助手，发展为能够跨文件、跨系统、跨工具执行任务的数字助理。

以销售制作客户提案为例，员工可以提出这样的任务：

根据本周会议纪要、历史方案和CRM里的客户资料，制作一份客户提案；补充公开的行业数据，给出CRM客户跟进记录的更新建议，再起草一封发给客户的邮件。

为了完成任务，Agent可能需要：

· 读取会议纪要和历史方案；

· 访问CRM中的客户资料；

· 查询企业知识库；

· 连接外部网站获取行业信息；

· 调用模型生成文字；

· 使用工具制作PPT；

· 生成CRM更新建议；

· 起草客户邮件。

在没有明确治理规则的情况下，企业很难判断Agent使用的账号是否获得批准、访问范围是否合理、客户资料是否进入未经批准的外部服务，以及Agent能否直接修改CRM或发送邮件。

云枢AIDR可以从以下方面管理这一过程。

使用前

企业发现并确认办公Agent，区分企业账号和个人账号，检查其模型及扩展配置，并决定是否允许其用于业务。

对于获得批准的Agent，企业建立独立身份、指定责任人，并通过运行契约明确任务范围。

例如：

· 允许访问指定客户的CRM记录；

· 允许读取指定知识库；

· 只能连接白名单中的公开网站；

· 可以生成客户提案和邮件草稿；

· CRM只生成更新建议；

· 邮件必须由员工确认后发送；

· 禁止删除或直接修改关键业务数据。

使用中

Agent访问资源、调用工具和处理数据时，企业可以根据其身份、任务和权限进行持续校验。

当客户联系方式、历史报价或其他敏感资料准备进入模型或通过工具向外提交时，按照企业策略执行检测、脱敏或阻断。

Agent如果尝试访问无关客户资料、直接发送邮件、修改关键数据，或者加载未经批准的扩展组件，也可以根据风险等级进行限制和处置。

使用后

任务完成后，管理员可以查询相关模型交互、工具调用、资源访问和策略记录，了解Agent完成了哪些操作、是否触发风险策略，以及最终交付了什么结果。

企业还可以统计本次任务的模型调用、Token用量和费用，为后续调整权限、预算和使用规则提供依据。

场景二 AI辅助编程

Claude Code、Codex等Agent式编程工具，已经不再局限于代码补全。它们可以读取代码仓库、分析项目结构、修改文件、执行命令、调用开发工具和访问网络资源。

这类能力提高了开发效率，也使企业需要重新考虑研发场景中的账号、权限、代码和操作边界。

典型风险包括：

· 开发人员使用个人账号或未经批准的编程Agent；

· 企业源代码或配置文件进入外部模型服务；

· Agent访问与当前项目无关的代码仓库；

· Agent读取凭证、密钥、客户信息或生产配置；

· Agent执行高风险命令或修改关键文件；

· Agent安装来源不明的Skill、MCP Server或插件；

· Agent通过网络请求、工具调用或文件上传向外提交代码和数据；

· 出现问题后无法还原Agent执行过哪些命令和修改。

云枢AIDR可以帮助企业将AI辅助编程纳入统一治理。

发现研发环境中的AI使用

企业可以了解研发团队正在使用哪些AI编程工具、账号和相关扩展，识别尚未纳入企业管理的使用对象。

具体工具和开发环境的识别范围，以产品适配情况为准。

明确项目和任务边界

企业可以根据项目、团队和代码敏感级别，为编程Agent定义运行契约。

例如：

· 只允许访问当前项目仓库；

· 只允许读取指定目录；

· 禁止读取凭证、密钥和生产配置；

· 允许生成修改建议，但关键文件需要开发人员确认；

· 限制高风险命令和外部连接；

· 仅允许使用企业批准的模型、账号和扩展组件；

· 设置任务期限和模型调用预算。

保护企业代码和研发数据

对于准备进入模型交互的代码、配置和业务资料，以及通过工具或网络连接直接向外提交的数据，企业可以执行统一的数据保护策略。

企业可以根据代码分类、项目敏感级别和使用场景，决定允许、告警、脱敏或阻断。

管理命令和工具调用

Agent执行命令、修改文件或调用外部工具时，可以结合其身份、任务和权限进行判断。

超出运行契约的资源访问、高风险命令或异常外联行为，可以根据策略被限制或阻断。关键操作也可以保留人工确认环节。

保留研发审计记录

管理员可以查询Agent访问的项目资源、执行的命令、修改的文件、调用的模型和工具，以及相关策略结果。

这使企业能够在提升研发效率的同时，保留必要的代码保护、权限管理和审计能力。