扮演 “風險點”：因自身特性與管理漏洞，成為數據安全的潛在隱患 智能體的自主性、黑箱特性及復雜的協同模式，使其極易成為企業數據安全與隱私保護的風險源頭。一是決策與數據流轉 “黑箱化”，其背后的工具調用、數據存儲節點等信息常不對外明示，如部分平臺的簡歷生成智能體調用額外服務卻不告知用戶，且決策邏輯難以解釋，即便出現數據泄露，也難以追溯源頭和界定責任。二是易遭惡意攻擊，攻擊者可通過提示詞注入，誘使智能體忽略安全協議，有調查顯示 32% 的受訪者稱其應用程序遭遇過這類攻擊，比如惡意提示可能讓客戶服務智能體竊取后臺數據庫信息。三是權限管理風險突出，若缺乏動態管控，智能體可能被劫持成為攻擊內網的跳板，39% 的公司曾發現惡意智能體訪問了未授權資源，還有智能體因過度授權意外刪除含上千條高管記錄的數據庫。

既是 “守護者” 也是 “風險點”：角色取決于技術設計與管控機制，需辯證看待 智能體在企業數據安全領域的角色并非非此即彼，而是受技術方案、管理規范等因素影響的矛盾統一體。一方面，它能通過聯邦學習、沙箱隔離等技術發揮守護作用，比如用差分隱私技術給訓練數據加噪聲，降低敏感信息泄露風險；在獨自容器中運行高風險操作，避免影響宿主機數據安全。但另一方面，若企業忽視管控，其守護功能會失效并轉化為風險。例如某制造業企業因智能體提升數據采集頻率，導致存儲與隱私保護成本上升 30%，還出現數據跨境傳輸不合規問題；而物流企業的倉儲智能體因調度算法矛盾，不只造成業務混亂，還間接暴露了大量貨物與配送數據。可見，當企業搭配完善的權限管理、審計追溯機制時，智能體能成為安全屏障；若管控缺失，其技術優勢就會轉化為安全漏洞，威脅數據安全與隱私。