隨著企業在數位轉型中不斷前進，多雲和邊緣運算模式已成為基石。
儘管人工智能代理有望帶來轉型，但安全且受控地整合到企業系統至關重要。
人工智能（AI）的整合，特別是基於大型語言模型（LLM）的自治代理，正日益成為現代IT戰略的核心。
理由很明確：企業需要人工智能來自動化任務、生成洞察並增強交互。但是，這種演變帶來了一個重要的警告：將強大的人工智能代理連接到敏感的企業數據和工具會產生複雜的漏洞。
最近一項關於企業級擴展模型上下文協議（MCP）框架的研究框架對這些挑戰作出了及時回應。
它提出了一個大膽但必要的斷言：對AI代理交互的安全性、治理和可審計控制必須通過設計來統一，而不是被動地附加。
這不僅是啟用人工智能的使用，而是隨著人工智能深入嵌入而保護現代企業的數位骨幹。
安全性清算：AI整合挑戰
人工智能代理不僅僅是流行語；它們是運營上的必需品。企業利用它們來提高生產力、個性化服務並從數據中釋放價值。但是，當與現有系統整合時，尤其是在金融、醫療保健和保險等受監管行業中，這些好處是有代價的。
每個連接到工具、API或數據源的連接點都會引入一套新的訪問控制、合規性風險、監控需求和潛在的威脅向量。
標準的**模型上下文協議（MCP）**雖然對於基本的AI工具通信很有價值，但通常缺乏這些敏感環境所需的內置的企業級控制。結果是什麼？安全性和治理方面的潛在碎片化，從而削弱了可見性和控制力。
企業級擴展MCP框架通過引入強大的中間件架構直接解決了這個問題。
可以將其視為AI交互的中央神經系統——攔截請求、執行策略、確保合規性並安全地將代理連接到整個企業的後端系統（包括現代系統和舊系統）。
該模型的獨特之處在於其圍繞安全性、可審計性和治理的實際企業需求的有意設計，而這些需求在標準的AI集成方法中通常是不夠的。
零信任，完全整合
所提出的框架的一個突出特點是將零信任原則應用於AI代理交互。在傳統模型中，經過身份驗證的系統可能會被隱式信任。在處理可能訪問關鍵功能的潛在自主AI代理時，這種假設是危險的。零信任顛覆了模型：默認情況下，不信任任何AI代理請求。
來自AI代理的每個使用工具或訪問數據的請求都會被攔截，根據細粒度策略（例如基於角色的訪問控制 – RBAC）進行身份驗證、授權，並且可能會在執行之前進行修改（例如，屏蔽敏感數據）。
該框架通過其分層設計，特別是遠程服務網關（RSG）和MCP核心引擎來實現該原則。
對於處理敏感數據（PII、PHI）的企業而言，在AI與後端系統交互之前強制執行的這種細粒度控制至關重要。
該框架還可以與現有的企業身份提供商（IdP）集成，以一致地管理代理/用戶身份。
智能策略驅動的自動化：受控且可審計的AI操作
雖然啟用AI是關鍵，但確保其安全且合規地運行至關重要。這是該框架的中央MCP核心引擎發揮作用的地方。它充當策略執行點，從而可以製定規則來管理哪些 AI代理可以在哪些條件下以及如何使用哪些工具或數據。
在實踐中，這意味著確保與客戶數據交互的AI代理通過自動屏蔽PII來遵守隱私策略（例如GDPR或NDPR），或者阻止代理在沒有特定批准的情況下執行高風險的金融交易。至關重要的是，每個請求、策略決策和採取的行動都會被不可變地記錄下來，從而為合規性和風險管理團隊提供至關重要的審計跟踪。
這種自動化減輕了運營團隊的負擔，並將安全性左移，從而使AI交互通過設計而不是例外方式變得安全且合規。這是應用於AI集成的DevSecOps。
模組化、適應性強且企業級
所提出的擴展MCP框架的另一個優勢是其模組化。它不是一個要求企業放棄現有工具或基礎設施的整體解決方案。
相反，它被設計為中間件，通過標準API和可擴展接口（特別是通過其供應商特定適配器（VSA）層）與現有環境集成。
該層充當通用翻譯器，使AI代理不僅可以安全地與現代API（例如REST或GraphQL）通信，還可以使用SOAP或JDBC等協議與重要的舊系統通信。
這種務實的方法降低了採用障礙。CIO和CTO不必在AI創新和穩定性之間做出選擇。他們可以逐步將這種治理、安全性和受控的連接性分層到其當前運營中。隨著AI用例的擴展，該框架提供了一種可擴展且一致的方法，可以在每次不重新構建治理的情況下安全地添加新工具或代理。
為什麼現在很重要
對AI代理交互的安全、統一框架的需求並非假設性的，而是緊迫的。網絡攻擊越來越複雜。
對AI和數據隱私的監管審查正在加強。企業面臨著利用AI的壓力，但是，管理AI訪問方面的任何錯誤都可能造成毀滅性的後果，從數據洩露到聲譽損害和罰款。
標準集成方法或基本的MCP實現可能不夠用。如果沒有專門為企業需求設計的通用、安全控制平面，複雜性和風險將很快超過IT和安全團隊的有效管理能力。
企業級擴展MCP框架不僅解決了技術問題，而且為可信賴的AI採用提供了戰略基礎。它使企業能夠在保持安全和合規性的同時快速發展AI。
對於在Techeconomy上閱讀此文章的企業領導者而言，信息很明確：AI代理是強大的工具，但是它們的集成需要強大的治理。使用分散的安全工具或不充分的協議來管理它們不再可行。受監管行業現在將安全、可審計和策略驅動的中間件框架作為基本要求。
這並不意味著停止AI試點。這意味著評估您的AI集成策略，識別安全性和治理方面的差距，並探索白皮書中提出的框架。
首先，為AI工具的使用定義明確的策略。確保對代理操作進行強大的身份驗證和授權。為AI交互構建零信任姿態。每個步驟都使您的組織更接近於安全且負責地利用AI的力量。
在與AI創新競賽中，企業必須確保它們不會超出其安全性和合規性態勢。沒有治理的敏捷性是一種責任。
所提出的企業級擴展MCP框架提供的更多是技術解決方案；它為安全地將AI集成到日益複雜的數位環境中提供了架構清晰性。採用這種模型的企業不僅將在AI革命中倖存下來，而且將安全地引領它。
以下是關於人工智能代理集成到企業系統中的一些重要考慮因素：
- **安全風險：**將AI代理連接到敏感的企業數據和工具會帶來重大安全風險。每個連接點都會引入新的訪問控制、合規性風險和潛在的威脅向量。
- **治理挑戰：**管理AI代理交互的安全性、治理和可審計控制至關重要。標準模型上下文協議（MCP）可能不足以滿足這些需求，從而導致安全性和治理方面的潛在碎片化。
- **零信任原則：**將零信任原則應用於AI代理交互至關重要。默認情況下，不應信任任何AI代理請求，並且每個請求都應進行身份驗證、授權和修改，然後才能執行。
- **策略驅動的自動化：**確保AI安全且合規地運行至關重要。中央MCP核心引擎充當策略執行點，從而可以製定規則來管理哪些AI代理可以在哪些條件下以及如何使用哪些工具或數據。
- **模組化和適應性：**企業級擴展MCP框架應是模組化的和適應性強的，允許它與現有環境集成，而無需放棄現有工具或基礎設施。
- **迫切性：**對AI代理交互的安全、統一框架的需求是緊迫的。網絡攻擊越來越複雜，對AI和數據隱私的監管審查正在加強。企業必須採取措施確保安全地採用AI。
通過解決這些考慮因素，企業可以確保它們能夠利用AI的力量，同時保持安全和合規。