AI代理（AI Agent）正逐漸取代人力，代表使用者、應用程式與系統執行任務，這個趨勢也創造出一個全新的身分類別：每一個AI代理人，都可能是一個尚未受到管控的潛在攻擊面。企業如果想讓AI真正成為推動業務成長的力量，就必須先在身分安全的基礎上站穩腳步。SailPoint香港、台灣及澳門董事總經理Simon Tai指出，企業過去用來管理員工與服務帳號的身分治理架構，已經無法因應具備自主推理能力的AI代理人。SailPoint提出身分管理必須從靜態轉向「自適應」（Adaptive Identity Security），讓權限能夠隨情境即時調整。
從靜態到動態：身分治理的四象限如何重新洗牌
SailPoint的數字顯示，目前企業內人類帳號與非人類帳號的比例約為一比四十五，意即多數企業裡，非人類帳號的規模已經遠遠超過人類員工帳號，一旦其中一個帳號遭到濫用，波及範圍將遠大於單一員工帳號失控的情況。更關鍵的差異在於行為模式：傳統服務帳號的行為是規則導向，出了問題容易追溯；但Agentic AI具備推理能力，行為模式難以完全預測，也因此無法沿用給一次權限、定期審查的舊做法。
Simon Tai 說明身分安全正逐漸從靜態走向動態。
- 靜態的一端是「人類身分」：來源多為HR系統，如Workday、SAP；以及「非人類身分」：如服務帳號、RPA機器人、API金鑰等傳統機器帳號，這兩類身分的行為模式固定，權限設定完成後少有變動，定期複審即可因應。
- 動態的一端則是「代理式身分（Agentic Identity）」，也就是部署在Copilot Studio、Agentforce、Amazon Bedrock等SaaS或PaaS開發平台上的AI代理人；以及未受管理的「非人類身分（Unmanaged NHI）」，也就是員工自行透過ChatGPT、Gemini等瀏覽器端AI工具產生、企業尚未掌握的影子代理人（Shadow Agents）。
從靜態管理到自適應身分安全，治理邏輯換了什麼
針對上述落差，SailPoint的Agentic Fabric解決方案定位為AI時代的端對端身分安全架構，分成三層：
第一層是探索與統一登錄（Discovery & Unified Registry），建立涵蓋所有代理人所在環境的單一登錄庫，並清楚呈現人類、代理人、機器身分與資源之間的關聯。
第二層是即時治理與稽核（Real-time Governance & Audit），以政策為基礎，對所有AI環境進行集中化的生命週期治理、認證與稽核，並對應到企業既有的控管機制。
第三層是授權、保護與回應（Authorize, Protect & Respond），針對每一項代理人權限、意圖、提示詞與行為，提供即時可執行的主動控管。
Simon Tai表示，這套三層架構的核心精神就是主動式安全、自適應身分：權限設定不再是一次性配置，而要能依照政策與風險狀況即時調整。「零常駐權限（zero standing privileges）代表身分不再是一項靜態的合規檢查項目，而是即時且動態運作的安全機制。」
從風險評分到限時失效，自適應身分如何落地
自適應身分管理已經反映在幾項具體機制上。首先是即時風險分級，系統依照代理人的風險層級決定監控頻率，而非一體適用的定期審查。其次是動態策略觸發，例如某組憑證超過九十天未輪替，系統會自動觸發盤點流程，通知擁有者檢視代理人目前實際擁有的權限，不需要等到排程稽核才發現問題。第三是限時授權，若第三方廠商或承包商因專案需要調用企業內部AI代理人，管理者可以設定一段有效期限，例如兩週，到期後權限自動失效，不需人工介入回收。此外，當代理人的擁有者變更，例如從財務部門轉移到IT部門，系統也會觸發權限重新檢視，避免權限跟著人轉移，但用途已經改變卻沒被察覺。
Simon Tai提醒，即便是傳統的員工身分治理，許多企業至今都還沒有做好，員工離職後帳號未關閉的情況並不罕見。他認為，這類問題如今已經不只是IT部門的例行工作，而是會被提升到董事會層級討論的資安議題。隨著台灣企業普遍加快導入AI代理人，如何讓身分治理從靜態控管走向自適應、動態調整，將是接下來各企業在導入AI過程中，必須優先補上的治理基礎。
SailPoint 香港澳門台灣董事總經理 Simon Tai (左二)