有一种故障模式几乎出现在每一个企业 RAG 部署中：一名员工向内部 AI 助手询问薪酬政策相关问题。系统返回了正确、具体的信息——却是从一份该员工本无权查看的 HR 文档中提取的。由于没有人监控检索层，这件事不会立刻让任何人丢掉工作。但那份机密文档已被索引，用户的查询在语义上命中了它，模型忠实地报告了它所找到的内容。
这个错误并不罕见，它是将公共网络 RAG 模式原封不动地应用于私有组织知识却不做架构适配的默认结果。公共网络 RAG 没有访问控制层，因为公共网络内容本身就没有访问限制。而企业数据有——这一约束从根本上改变了整个系统的设计。
如今，大多数构建 AI agent 的团队都将授权视为事后才考虑的事情。他们接入一个 OAuth 令牌，给 agent 分配与触发它的用户相同的权限范围（scopes），然后就大功告成了。然而，几个月后，他们会发现一段被操纵的提示词导致 agent 窃取了文件，或者一个受损的工作流在连接的服务中悄无声息地提升了权限。
问题不在于 RBAC 不好。而是在于 RBAC 是为具有稳定工作职能的人类设计的，而 AI agent 既不稳定也不是人类。在一个对话回合中，agent 的“角色”可能从只读研究转变为具备写入能力的代码执行。静态角色无法表达这一点，这种不匹配创造了一个可预见的漏洞攻击面。
大多数构建多租户 RAG 系统的团队在身份验证（authentication）上做得很好，但在授权（authorization）上却做得不对。他们验证用户确实是其所声称的身份，然后从共享向量索引中检索文档，并在将结果发送给 LLM 之前对其进行过滤。这种过滤——即检索后过滤——只是“安全防御的假象”（security theater）。当你从列表中移除未授权文档时，它们已经处于模型的上下文窗口中了。
真正的问题比放错位置的过滤器更深。大多数 RAG 系统将文档授权视为摄取时（ingest-time）的关注点（“该用户可以上传此文档吗？”），但完全未能在查询时（query-time）强制执行（“该用户可以查看与此查询匹配的文档吗？”）。这两个检查点之间的差距就是静默数据泄露发生的地方——也是大多数生产事故的根源。
我是 Tian Pan，一名工程师型创始人，专注于智能体工程——构建自主 AI 系统并扩展工程团队。我撰写关于系统设计、技术领导力和 AI 智能体实战的实用指南。曾在 Uber、Brex 和 IoTeX 担任早期工程师。
