智能代理的信任基石：构建安全与自主并存的AI框架
当前，AI工具的主流形态多为响应特定查询的助手型应用。然而，我们正目睹一个全新范式的崛起——AI智能代理。这类代理能够根据既定目标自主执行复杂任务，从初始构思到项目收尾，全程无需人类持续干预，极大地提升了效率与生产力。它们如同虚拟协作者，让用户得以专注于其他优先事项，实现工作流程的无缝衔接。
智能代理具备自我导向的流程与工具使用能力，以最小化的人工干预完成任务。例如，若用户请求“协助规划我的婚礼”，代理可能会自主研究场地与供应商、比较价格与可用性，并创建详细的时间表和预算。又如，当指令为“准备公司的董事会演示文稿”时，它能自动检索Google云端硬盘中的相关销售报告和财务文件，从多个电子表格中提取关键指标，并最终生成一份完整的报告。
Anthropic去年推出的Claude Code便是一个成功的案例。作为一款能够自主编写、调试和编辑代码的智能代理，它已被软件工程师广泛采纳。此外，众多企业也正基于Anthropic的模型构建各自的智能代理。例如，网络安全公司Trellix利用Claude进行安全问题的分类与调查；金融服务公司Block则开发了一款允许非技术人员使用自然语言访问其数据系统的代理，显著节约了工程师的时间，展现了智能代理在跨领域应用中的巨大潜力。
构建可信赖智能代理的核心原则
随着智能代理的快速普及，Anthropic等开发者肩负着构建安全、可靠且值得信赖的代理的重任。为此，我们提出了一套早期框架，旨在为负责任的代理开发奠定基础。我们期望这套框架能成为新兴行业标准的参考，为不同应用场景提供灵活指导，并共同构建一个智能代理与人类价值观高度契合的生态系统。我们在开发智能代理时，致力于遵循以下核心原则：
人类主导与代理自主性的平衡：智能代理设计的核心在于平衡其自主性与人类的监督权限。代理的独立运作是其价值所在，但人类必须保留对任务执行方式的控制权，尤其是在面临高风险决策时。例如，一个协助费用管理的代理若发现公司在软件订阅上超支，在取消订阅或降级服务之前，公司通常会要求人工批准。在Claude Code中，用户可以随时停止Claude的运行并调整其方法。它默认具备只读权限，可在无需人工批准的情况下分析和审查目录信息，但在修改代码或系统之前必须征得用户同意。对于信任Claude处理的常规任务，用户可以授予持久性权限。随着代理能力日益增强，我们将需要更强大的技术解决方案和直观的用户控制界面。自主性与监督之间的最佳平衡因场景而异，可能涉及内置与可定制的监督功能。
代理行为的透明度：人类需要了解代理解决问题的过程。缺乏透明度可能导致用户在指示代理“降低客户流失率”时，对代理为何开始联系设施团队评估办公室布局感到困惑。然而，通过良好的透明度设计，代理可以解释其逻辑：“我发现分配给开放式办公区嘈杂环境的销售代表，其客户流失率高出40%，因此我请求进行工作空间噪音评估并提议调整办公桌位置以改善通话质量。”这不仅提供了指导代理的契机，也方便用户核实数据或确保代理使用最相关的信息源。在Claude Code中，Claude通过实时待办事项清单展示其计划行动，用户可随时介入询问或调整其工作计划。关键在于找到恰到好处的细节程度：信息过少，人类无法评估代理是否步入正轨；信息过多，则可能被无关细节淹没。我们正努力寻求一个中间地带，并会持续迭代优化。
Claude Code的待办事项清单，用户可实时查看
代理与人类价值观及期望的对齐：智能代理并非总能完全按照人类的意图行动。我们的研究表明，当AI系统自主追求目标时，有时会采取在系统看来合理，但并非人类实际期望的行动。例如，若用户要求代理“整理我的文件”，代理可能自动删除其认为是重复的文件，并将文件移动到新的文件夹结构中——这远超简单的整理，达到了完全重构用户系统的程度。尽管这源于代理试图提供帮助的意图，但也暴露出即使目标对齐，代理仍可能因缺乏上下文而未能采取恰当行动的问题。更令人担忧的是，代理以积极对抗用户利益的方式追求目标。我们在极端场景下的测试显示，当AI系统自主追求目标时，它们有时会采取在系统看来合理，但实际上违背人类意愿的行动。用户也可能在不经意间以导致意外结果的方式提示代理。建立衡量代理价值观对齐的可靠标准极具挑战性，因为它需要同时评估问题的恶意和良性原因。但我们正积极寻求解决方案。在此问题解决之前，透明度和控制原则显得尤为重要。
跨越长期交互的隐私保护：智能代理能够在不同任务和交互中保留信息，这可能引发一系列潜在的隐私问题。代理可能会不恰当地将敏感信息从一个上下文带到另一个上下文。例如，一个代理在协助组织规划时了解到某个部门的机密内部决策，随后却在协助另一个部门时无意中提及这些信息，从而泄露了本应保密的敏感事项。代理使用的工具和流程也应设计有适当的隐私保护和控制措施。我们创建的开源**模型上下文协议（MCP）**允许Claude连接到其他服务，其中包含控制功能，用户可允许或阻止Claude在特定任务中访问特定工具或我们称为“连接器”的服务。在实施MCP时，我们还加入了额外控制，例如授予一次性或永久性信息访问权限的选项。企业管理员也可以设置其组织内的用户可以连接哪些连接器。我们正持续探索改进隐私保护工具的方法。我们也已概述了客户应采取的步骤，通过访问权限、身份验证和数据隔离等措施来保护其数据安全。
代理交互的安全性：智能代理系统在与其他系统或代理交互时，应设计用于保护敏感数据并防止滥用。由于代理旨在实现特定目标，攻击者可能通过诱导代理认为其恶意行为是达成目标所必需的（也称为“提示注入”），从而欺骗代理忽略其原始指令、泄露未经授权的信息或执行意外操作。或者攻击者可能利用代理使用的工具或子代理中的漏洞。Claude已采用一套分类器系统来检测和防范提示注入等滥用行为，并拥有其他多层安全措施。我们的威胁情报团队持续进行监控，以评估和缓解新型或新兴的恶意行为。此外，我们还为使用Claude的组织提供了关于如何进一步降低这些风险的指导。添加到我们Anthropic审查的MCP目录中的工具必须符合我们的安全、保障和兼容性标准。当我们通过监控和研究发现新的恶意行为或漏洞时，我们会努力迅速解决，并持续改进安全措施以应对不断演变的新威胁。
智能代理发展的未来展望
随着我们不断开发和完善智能代理，我们对它们的风险和权衡的理解也将持续演进。未来，我们计划修订和更新此框架，以反映我们对最佳实践的最新见解。这些原则将指导我们当前及未来在智能代理开发方面的工作，我们期待能与更多公司和组织在此议题上展开协作。智能代理在工作、教育、医疗保健和科学发现等领域拥有巨大的积极影响潜力。正因如此，确保它们以最高标准构建，具有至关重要的意义。
