企业 AI 实施指南

AI 智能体上线前,如何做安全、权限与效果评估

建立覆盖正确性、权限越界、提示注入、工具调用、人工复核和运行指标的上线评估框架。

直接回答

AI 智能体演示可用,为什么还不能直接上线?

演示通常只覆盖理想问题和正常路径,生产环境还会遇到歧义输入、恶意指令、资料冲突、接口失败和权限边界。上线前需要用固定评估集、对抗测试和可观察指标验证,并为高风险结果保留人工确认。
01

把评估拆成可重复的测试集

不能只由项目成员随手提问。应收集真实业务问题,标注期望答案、必需来源、允许误差和必须拒答的情况,每次模型、提示词、知识库或工具变化后重复运行。

  • 正确答案与关键事实一致性
  • 来源召回率和引用可用性
  • 拒答、澄清和人工升级是否正确
  • 响应时间、调用成本和失败率
02

验证权限越界和提示注入

测试人员应尝试让智能体忽略规则、读取其他部门资料、泄露系统提示或调用未授权工具。安全控制不能只写在提示词中,还要由身份系统、检索过滤和工具权限共同执行。

03

上线后持续观察,而不是一次验收

上线后应监测用户采纳率、人工修改率、无答案率、错误类型、工具失败和异常成本。发现问题后,需要能定位到模型版本、知识版本、提示词和工具调用记录。

  • 高风险任务默认人工确认
  • 保留必要日志并控制日志中的敏感信息
  • 设置停用开关、限额和异常告警

上线门槛清单

  1. 1

    真实评估集已固定并可重复运行

  2. 2

    越权、注入和敏感信息测试已经完成

  3. 3

    关键操作具有确认、撤销和审计机制

  4. 4

    错误、成本、延迟和人工修改可以观测

  5. 5

    故障停用与人工接管流程已经演练

把检查清单用于真实项目

可以先评审流程、数据、接口与验收标准,再决定模型和技术路径。

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