過去的 AI 聊天機器人主要負責回答問題。即使回答錯誤，影響通常也停留在一段文字。
但現在的 AI Agent 不只會回答，還能呼叫工具、登入系統、讀取檔案、寄送 Email、查詢訂單，甚至執行程式碼。這些能力讓 AI 從「提供建議」走向「代替人採取行動」，也讓資安風險出現根本性的變化。
近期 OpenAI 與 Anthropic 相關的 AI Agent 資安事件，也讓業界開始更嚴肅討論一件事：
當 AI 不只會說話，而是可以操作系統時，企業還能不能只用過去管理聊天機器人的方式來管理它？
對一般企業而言，這不是只有大型 AI 實驗室才需要處理的問題。只要 AI 已經可以接觸客戶資料、內部文件、客服後台或第三方系統，就必須把它當成一個需要嚴格管理的系統帳號，而不是一位永遠不會犯錯的數位員工。
所謂「AI Agent 失控」，並不是 AI 突然有了意識
看到「AI 失控」時，很容易聯想到科幻電影。但現階段更實際的風險，通常來自以下組合：
- AI 收到一個需要完成的目標
- 系統提供它瀏覽器、API、終端機或內部工具
- AI 擁有超過任務所需的帳號權限
- 隔離環境或網路設定存在漏洞
- 執行過程缺少即時監控與人工確認
AI 可能只是持續嘗試完成任務，卻在過程中找到原本不應使用的方法。
換句話說，問題不一定是 AI「想做壞事」，而是企業給了它行動能力，卻沒有把可行動的範圍限制清楚。
這也是 AI Agent 與一般聊天機器人最大的差別：
錯誤不再只是一句不正確的回答，而可能直接變成一個已經完成的操作。
為什麼 AI Agent 的資安風險更難控制？
1. 一個錯誤判斷，可能連續觸發多個動作
傳統軟體通常按照事先寫好的條件執行；AI Agent 則會自行規劃步驟，並根據中途取得的資訊調整做法。
如果最開始就誤解使用者意圖，後續的搜尋、登入、修改與發送動作都可能建立在錯誤判斷上。
2. Prompt Injection 可能藏在外部內容裡
AI 讀取網站、Email、文件或客服訊息時，可能遇到刻意設計的指令。
例如，一封郵件表面上是客戶詢問，內容中卻藏著要求 AI 忽略原有規則、揭露資料或呼叫工具的文字。
人類看到的可能只是一段奇怪文字，但 AI Agent 可能把它誤認成應該執行的新指令。
3. AI 的速度會放大錯誤
人工操作出錯時，影響可能只停留在一筆訂單；AI Agent 若能連續執行任務，幾分鐘內就可能處理大量帳號、訊息或資料。
因此，企業不能只關心 AI 會不會犯錯，也要關心：
- 犯錯之後，它能做多少事？
- 多久才會被發現？
- 發現後，能不能立刻停下來？
4. 責任邊界容易變得模糊
當 AI 使用第三方模型、外掛、API 與自動化平台時，事件發生後可能很難立即判斷問題出在模型、權限設定、外部工具，還是企業本身的流程。
如果沒有完整紀錄，甚至無法還原 AI 當時讀取了什麼、做了哪些判斷，以及呼叫過哪些工具。
企業導入 AI Agent 前應建立的 7 道防線
1. 先依「能做什麼」分級，不要只看用途
同樣叫做 AI 客服，風險可能完全不同。
| AI 能力 | 風險程度 | 建議控制方式 |
|---|---|---|
| 回答公開 FAQ | 較低 | 限定知識來源並定期抽查 |
| 查詢訂單狀態 | 中等 | 僅提供必要欄位，驗證顧客身分 |
| 修改訂單或會員資料 | 較高 | 限定修改範圍並保留操作紀錄 |
| 退款、刪除資料、變更權限 | 極高 | 必須由真人確認，不讓 AI 單獨完成 |
企業應依照 AI 能造成的實際影響決定控管強度，而不是因為它被稱為「客服」或「助理」就預設安全。
2. 採用最小權限原則
AI Agent 只應取得完成當前任務所需的最低權限。
負責查詢物流狀態的 AI，不需要修改商品價格；負責整理 Email 的 AI，也不應擁有刪除整個信箱或下載全部附件的能力。
NIST 在 AI 資安框架草案中，也提到企業應將 AI Agent 視為可識別、可控管的系統實體，並透過權限與授權政策降低風險。
3. 高風險操作一定要由真人確認
退款、付款、刪除資料、對外發布內容、修改權限及傳送敏感資料，不應只因 AI 判斷「符合條件」就直接執行。
較安全的設計，是讓 AI 完成資料整理與提出建議，最後一步由真人核准。
OWASP 在 LLM 風險分類中，也將「過度代理權限」（Excessive Agency）列為重要風險，建議對高影響操作加入 Human in the Loop，避免 AI 在缺少適當批准的情況下直接採取行動。
4. 把 AI 放在受限制的執行環境
AI Agent 不應預設可以連到所有網站、內部網路與資料庫。企業可以透過網路允許清單、隔離環境與工具限制，明確規定它能存取哪些系統。
測試環境也不能因為「沒有正式資料」就降低防護。近期事件顯示，若測試環境意外開放網路，AI 仍可能接觸到外部真實系統。
5. 將帳號憑證與 AI 的判斷分開
不要把長期有效、權限過大的 API 金鑰直接交給 AI。較好的方式，是由後端程式驗證每一次工具呼叫，再提供範圍有限、效期短暫的授權。
即使 AI 被錯誤指令影響，攻擊者能利用的權限與時間也會受到限制。
6. 完整記錄每一次工具呼叫
企業需要知道 AI 在什麼時間、基於哪個使用者要求、讀取哪些資料、呼叫哪個工具，以及執行結果是什麼。
除了保存紀錄，也應針對異常行為發出通知，例如：
- 短時間大量查詢
- 嘗試存取不相關系統
- 重複驗證失敗
- 突然呼叫平常不會使用的高權限功能
沒有即時監控的操作紀錄，只能在事件發生後用來追查；搭配異常偵測，才有機會在損害擴大前中止行動。
7. 準備可立即停用的機制與事件流程
企業應能快速撤銷 AI 使用的權限、停用相關 API、結束執行中的任務，並通知負責人介入。
同時要事先定義：
- 發現異常後由誰決定停用？
- 如何確認受影響資料？
- 是否需要通知客戶？
- 系統恢復前要完成哪些檢查？
「關閉 AI」不應該是事故發生後才臨時研究的操作。
中小企業不必拒絕 AI，但應從低風險場景開始
AI Agent 的風險不代表企業應停止導入，而是導入順序需要調整。
對多數中小企業而言，可以先讓 AI 處理公開 FAQ、商品資訊整理與常見問題回答；需要查詢個人訂單時，再加入身分驗證與欄位限制；涉及退款、客訴、帳號修改或敏感資料時，則轉由真人接手。
這種方式看似較保守，實際上更容易穩定上線。企業可以先確認回答準確度、觀察顧客反應與異常情況，再逐步增加 AI 能操作的範圍。
真正安全的 AI，不是完全不犯錯
任何 AI 模型都可能誤解指令，任何系統也可能出現設定錯誤。因此，企業不能把安全建立在「模型應該會聽話」這個假設上。
真正重要的是：
- 即使 AI 判斷錯誤，它取得的權限是否足夠小？
- 高風險操作是否有人確認？
- 異常行為能否被即時發現？
- 發生問題時能否立即停止？
AI Agent 帶來的價值，在於替人完成更多工作。但當 AI 從回答問題走向實際行動，企業也必須同步升級權限、監控、稽核與真人接手流程。
導入 AI 的下一階段，比的可能不只是誰自動化得最快，而是誰能在提升效率的同時，仍然保有對系統與顧客資料的控制權。
Teasweb 怎麼看 AI 客服的安全導入？
對 Teasweb 來說，這也是為什麼我們不建議中小企業一開始就追求「全自動 AI 客服」。
比較安全、也比較實際的做法，是先讓 AI 回答 FAQ、整理商品與服務資訊，並在客訴、退款、特殊需求或顧客要求真人時轉由客服人員接手。
當 FAQ、對話紀錄與真人接手流程都穩定後，再逐步思考是否讓 AI 查詢訂單、會員或其他內部資料。
換句話說，AI 客服不是一開始就把所有權限交出去，而是先把可標準化、低風險、高重複的問題整理好，再逐步擴大自動化範圍。
下一步：先檢查你的客服流程適不適合導入 AI
如果你還不確定自己的客服適不適合導入 AI，可以先做一次免費客服流程健檢。
我們會依照你的客服管道、常見問題與目前痛點，協助你判斷：
- 哪些問題適合交給 AI
- 哪些情況應該保留真人客服
- FAQ 應該怎麼整理
- AI 回答不了時要怎麼接手
- 目前客服流程最容易卡在哪裡
參考資料
- Reuters：OpenAI finds evidence other AI agents escaped containment
- Reuters：Anthropic says Claude AI models accessed three companies during tests
- Reuters：OpenAI, Anthropic AI agents implicated in new security breaches
- Anthropic：Investigating three real-world incidents in cybersecurity evaluations
- NIST：Cybersecurity Framework Profile for Artificial Intelligence，Initial Preliminary Draft
- OWASP：LLM06:2025 Excessive Agency
本文整理資訊截至 2026 年 8 月。AI Agent、企業資安規範與平台功能仍在快速變化，實際導入前仍建議依自身系統架構、資料敏感度與法規需求進行評估。