你好，我是郑工长。
今天，我们正在见证一个激动人心的时刻：AI智能体的开发，正在变得前所未有的“廉价”和“民主”。一个普通开发者打开VS Code，用微软新推出的Copilot Studio扩展，不到半小时就能搭建一个能自动处理报销的AI智能体。
技术门槛的降低，无疑是巨大的进步。但这背后，一个被大多数人忽略的“隐性成本”也正浮出水面：安全风险。
当那个开发者为自己的AI能自动处理报销而欢呼时，公司的安全团队可能发现，这个智能体在工作流中自动调用的一个第三方API，正在把敏感的财务数据发送到一个未经审计的服务器。
这个场景，揭示了一个深刻的转变：当AI智能体开发变得像搭积木一样简单时，安全风险的重心已经从“模型本身是否安全”，急剧转移到了“工作流是否可控”上。
AI的“智能”，恰恰体现在它能自主调用工具、处理复杂任务上。但这种“自主性”，也意味着它能在我们不知情的情况下，访问和操作更多的系统资源，串联起更复杂的API链路。每一个它自主调用的API、每一条它自动处理的数据流、每一个它默认获取的权限配置，都可能成为安全漏洞的放大器。
微软的工具降低了开发的“门槛”，但无法自动生成一个严谨的“安全审计流程”；千问App一句话点外卖很酷，但无法替你保证支付链路中的每一个环节都经过了严格的安全验证。
一个工程定律：
任何系统中，便利性的提升，几乎总是以牺牲一定的安全性或可控性为代价。关键在于，我们是否清楚地知道代价是什么，并有能力控制它。
所以，我的明确判断是：当前阶段，这些低门槛的智能体工具，是一把双刃剑。它最适合的，是那些对业务流程有清晰认知、能明确界定数据边界和安全要求的专业用户（如我们工程师、产品经理）。而最不适合的，是那些只追求“一键自动化”、对背后工作流风险一无所知的普通用户。
我们不能期望一个卖“积木”的厂商，为我们拼出来的“城堡”的安全性负全责。当人人都能成为AI应用的“建造者”时，学会如何成为自己造物的“安全审计师”，是我们每个人的必修课。
