AI Agent Control Plane 实施指南

Quickstart PoC 路径01

Rutile PoC 应验证四个流程：登记智能体、路由工具调用、代理临时权限并生成审计证据。

• 选择一个高价值智能体工作流。
• 登记智能体负责人、工具、数据范围和风险等级。
• 将 MCP/API 调用路由到 Rutile 策略评估。
• 与安全团队一起审查审计事件。

agent:
  id: sample-procurement-agent
  owner: security-platform-team
  purpose: approved supplier risk review
  tools: [approved_crm.read, vendor_risk.query]
policy:
  default: deny
  allow_when: owner_verified && change_ticket_approved
  max_duration: 15m

核心概念02

Rutile 将 AI 智能体建模为具有负责人、目的、权限、工具范围、风险等级和生命周期的非人类身份。

架构概览03

Rutile 位于智能体运行时和企业工具之间，在执行前评估策略，而不是只在执行后记录日志。

• 连接身份提供商以获取负责人和组上下文。
• 将 LLM、MCP、A2A、SaaS、数据库和云调用路由到策略代理。
• 将决策和结果流式发送到审计、SIEM 和报告管道。

Agent Registry 数据模型04

Registry 为安全团队提供可搜索的智能体清单，覆盖所有能够操作企业系统的智能体。

策略模型05

策略结合身份、意图、工具、资源、数据敏感度、审批状态、时间和运行时风险。

{
  "effect": "allow_with_jit",
  "when": {
    "agent.risk_tier": "medium",
    "tool": "vendor_risk.query",
    "data_scope": "approved_supplier_records",
    "approval": "change_ticket_approved"
  },
  "grant": { "duration": "15m", "access": "read_only" }
}

集成指南06

Rutile 设计为与 IAM、PAM、SIEM、DLP、LLM 网关、MCP 服务器、A2A 智能体和内部平台工具共存。

• 使用现有 IAM 作为人员、组和负责人的事实来源。
• 保留现有 SIEM 作为调查界面，同时由 Rutile 提供智能体原生事件。
• 在智能体工具执行路径上使用 Rutile 策略代理。

审计日志规范07

审计事件必须说明是谁委托、哪个智能体执行、使用了什么工具、授予了什么访问以及结果如何。

安全模型08

Rutile 遵循零信任原则：默认不信任智能体，始终验证身份和上下文，并持续监控执行。

• 默认拒绝未知智能体和未知工具。
• 为已批准任务使用短期凭证和明确范围。
• 结合工具执行前策略控制和可疑行为后的运行时响应。
• 高风险操作和敏感数据范围需要人工审批。

合规映射09

Rutile 证据可将智能体控制映射到公认框架，支持 AI 治理和安全审查项目。

部署选项10

部署方式应匹配数据敏感度、监管要求和网络架构。