部署 AI 代理时的一个常见错误是优先实施网关安全，而忽视基础的身份与归因层。网关往往被率先部署，却缺乏关于代理行为及授权范围的必要上下文，从而导致漏洞；例如，某 AI 网关中的一项关键缺陷便允许了命令执行。真正的代理安全需要分层方法，其中身份与归因必须先行于网关策略的强制执行。这种失效模式源于在建立上游依赖项（如身份与上下文）之前便实施控制措施。例如，网关可能验证了用户令牌，却无法识别代理的具体受限功能或不可信来源。因此，有效的凭证与允许的 API 调用仍可能导致不当操作。仅将代理的权限限制至人类主体级别，并不能形成独立的归因。依赖门控部署模型提出一个六阶段流程，始于代理资产清单与责任归属。随后依次为：独立的代理身份、任务范围凭证、可归因遥测、运行时行为强制、行为基线及终止路径。构建代理注册表对于识别与治理这些资产至关重要。代理必须具备独立身份，区别于开发者令牌或共享服务账户，且该身份需包含授权上下文。应在行为检查之前缩小能力范围，采用有时限和任务限制的可访问性。归因必须在自动化强制实施之前确立，确保每一次工具调用均能关联至代理、主体及任务。最后，一旦网关能够访问已注册的身份、授权上下文及遥测数据，即可有效执行策略。检测机制与终止路径应在可归因的代理活动确立之后开发。组织可从盘点生产环境中的代理并测试归因能力入手。实施这一结构化方法，可在不干扰现有系统的前提下，确保稳健的代理安全。