随着 AI 应用复杂性的不断增加，如何在不同的开发和应用场景中确保其可靠性与稳定性，已成为企业面临的重大挑战。但企业内传统评估方法往往面临着，离线测试的“温室数据”无法预测应用场景的真实表现，跨团队协作的反馈滞后让问题在迭代中被放大，僵化的评估标准更难以应对快速变化的业务需求。在 AI 应用全生命周期管理中，评估环节始终是决定应用成功与否的关键。如何为 AI 应用提供一个全面、持续、且可靠的质量保障机制，成为了各行各业面临的迫切需求。Observa 作为一款全新的评估平台，通过其深度的数据集评估和实时的协作评分功能，为 AI 应用提供了全生命周期的质量保障方案。 01.AI 应用评估的行业痛点与挑战 评估环境割裂带来的“数据失真” 传统的 AI 评估方法通常依赖于离线数据集进行测试，这些数据集虽然在理论上能够评估模型的基本性能，但往往缺乏对实际应用场景中复杂情况的考虑。离线数据的“温室效应”使得评估结果不能真实反映 AI 应用在真实环境中的表现。AI 应用在面对不断变化的用户行为、实时数据流或不同硬件配置时，可能会表现出不同的效果，但离线评估无法揭示这些问题。企业在产品上线后，才发现模型在应用场景中的各种潜在问题，往往为时已晚。Gartner 调研指出，约 65% 的 AI 模型在上线后会出现未检测到的性能下降，平均需要 3-6 个月才能通过迭代修复。 协作机制缺失导致的“反馈迟滞” 在 AI 应用落地的过程中，评估数据的“孤岛效应”往往被很少提起。AI 应用的评估不仅需要开发团队的参与，还涉及到业务专家、数据科学家、产品经理以及合规团队等多个角色的协作。在传统评估流程中，团队成员的反馈通常是离散的、滞后的，缺乏统一的评分标准和反馈机制。不同部门之间的沟通和反馈往往需要依赖邮件、会议等方式，导致信息传递效率低，容易造成误解和疏漏。团队成员之间的协作往往是断裂的，无法实时追踪和回应其他团队的意见，影响了评估的及时性和质量。 评估维度僵化引发的“场景失配” 在快速发展的 AI 领域，企业对应用的评估不仅是一次性的，而是一个动态过程。随着数据变化、算法更新和业务需求调整，评估标准和方法需要不断更新和调整。企业需要一个能够实时跟踪 AI 应用运行状态、及时反馈问题并进行迭代优化的平台，而非单一的、静态的评估模型。实时反馈机制能够让企业在应用场景中快速响应变化，确保 AI 应用在整个生命周期内的稳定性和持续改进。麦肯锡在 AI 成熟度调研揭示了一个惊人事实，82% 的企业承认其 AI 评估指标与关键业务目标存在明显脱节。只有当评估框架能够灵活纳入各行业特有的业务逻辑和风险维度时，AI 系统才能真正成为业务赋能者，而非纸上谈兵。 02.Observa 如何解决 AI 应用评估中的痛点？ Observa 通过创新的评估体系，结合离线数据集深度评估和在线实时协作评分，为 AI 应用提供了全面、连续的质量保障。无论是在开发阶段进行的离线数据分析，还是在应用场景中进行的实时反馈，Observa 都能够为各个环节提供精准、动态的支持，确保 AI 应用能够在实际使用中表现出色。 离线数据集评估，一站式自动化分析与精准评测 集中的数据集管理传统的离线评估就像在游泳池学游泳，而 Observa 为你打造了一片"野生水域"。系统不仅能智能解析 Excel、csv 等各类数据，自动揪出缺失值和异常分布，提供自动化的数据预处理建议，帮助开发人员在评估前确保数据的准确性和完整性。通过数据可视化界面，用户可以查看数据的统计图表，更直观地理解数据的分布和潜在问题，为后续评估奠定基础。 Agent 级评估对象定位在 AI 应用的评估过程中，精确选择评估对象是确保评估准确性的重要环节。Observa 与追踪模块无缝集成，用户可以准确选择指定版本的 Agent 进行评估。通过这种集成，系统能够自动关联 Agent 的历史运行数据，包括推理耗时、资源消耗和异常事件记录等，帮助评估人员全面了解 Agent 的表现。基于历史数据的精确评估，Observa 支持同时加载同一 Agent 的多个迭代版本，纵向对比分析建立基础，能够为用户提供更为详尽的评估报告，有效避免传统评估方法中版本不一致所带来的误差。 自定义评估规则为了应对复杂的业务场景，Observa 允许用户根据实际需求定制评估标准。 预置各类常见场景的数据集和评估模板：为简化评估过程，Observa 提供了一系列预设的评估模板，每个模板都包含了精准度、召回率等标准评估指标，用户可以通过可视化的界面，组合多个评估维度，以及选择多个数据集进行评估，减少繁琐的配置工作。同时，用户也可以通过可视化界面，灵活地组合多个评估维度，调节每个指标的权重，以确保评估结果能够真正反映 AI 应用在不同维度的综合表现。 第三方 LLM 评估集成与评估标准调试：除了内置的评估模板，Observa 还支持与第三方大型语言模型（LLM）的集成，利用其强大的自然语言处理能力对AI应用的输出结果进行更深入的评估。用户可以选择使用不同的 LLM 对 Agent 输出的结果进行打分和分析，系统已预置了常用的评估原则和提示词模板，帮助用户针对不同的应用场景快速构建评估标准。 对 Agent 的输出结果在线人工评估为了确保 AI 模型在实际应用中的高效性与准确性，Observa 提供了一个高度灵活和互动的人工评估功能，允许团队成员对 AI Agent 的输出结果进行详细的在线评分和反馈。团队成员可以在网页端实时查看 Agent 的输出结果，无论是文本生成、问题回答，还是其他类型的 AI 生成内容。所有的输出结果都会展示在易于操作和导航的界面上，每位团队成员可以独立对数据集中的每一条问答或 AI 输出结果进行反馈，确保团队成员对每一条数据的评估意见都能得到即时记录和整理。 在线实时评分，构建跨部门协同的 AI 实时评估系统 环境即时评估，为 AI 应用“实时护航” 在 AI 应用的实际运营中，应用场景的复杂性和不可预测性往往会让它的表现 “大打折扣”。Observa 的实时评估引擎就像为运行中的 AI 系统安装了一套 “黑匣子”，在每次交互发生时自动捕捉关键信号。Observa 通过在追踪模块中嵌入评分功能，支持应用场景中的即时评估。每当 AI 应用执行时，系统会自动记录相关评估数据，并提供连贯性、事实准确性等实时评分维度，帮助团队在应用场景中及时发现潜在问题。用户可以在 0-5 分的评分区间内调整评分，系统会记录每次评分的时间戳和操作者信息，为团队提供透明、可追溯的评估数据。 打破部门壁垒，构建团队协作空间Observa 的协作平台彻底改变了传统 AI 评估中 “信息孤岛”的困境，为开发者以及团队打造了一个实时联动的 评估协同网络。 评估过程中的每一条评分和评论，都可以通过 @团队成员 功能与其他成员进行即时沟通，或插入代码片段、添加表情反馈等，进一步增强协作效率。当多个评审者对同一数据记录的评价存在较大分歧时，系统会自动提示相关问题，确保所有反馈都能够得到有效处理。关键讨论节点可标记为"待办事项"，帮助团队清晰地跟踪问题的解决进度，避免遗漏或延误。 在多团队协作的过程中，保持评估过程的透明性是非常重要的。Observa 的每一次评分都可以追溯操作记录，确保每个评分和反馈的来源明确且可追踪。团队成员可以查看其他成员的评价和建议，促进开放的讨论和意见整合。 03.Observa 评估三大核心优势 Agent 管理，实现精准追踪与无缝衔接 Observa 的 Agent 管理中心如同一个智能版本档案馆，为每个 AI Agent 建立完整的数字身份证，允许开发者将已监测到的 Agent 版本标记并保存在平台中。开发者能够轻松选择用于评估的 Agent 对象，并精准定位每个评估版本，确保开发者能够基于最新的 Agent 数据进行离线评估，并且在与追踪模块联动时，每个评估任务都会自动关联 Agent 的完整运行时档案——包括被很多团队忽视的"环境记忆"（如当时数据库延迟状态、第三方 API 响应时间等），确保评估结果反映真实场景表现，能够实现数据追踪与评估功能的无缝衔接。 评估完整性，AI 应用全生命周期覆盖与合规支持Observa 的评估系统如同为 AI 应用搭建了一条贯穿生命周期的「质量流水线」，从模型诞生的第一行代码到应用场景的每一次决策，都被精准度量与优化。Observa 提供的评估功能覆盖了从离线数据集评估到在线实时评分协作的全场景，确保 AI 应用的每个环节都能得到充分评估。无论是在开发阶段的离线数据集评估，还是在应用场景中的实时评分，Observa 都能够支持不同阶段的数据追踪与分析。并且通过强大的自定义规则，Observa 可以满足企业在复杂场景下的特定需求，符合严格的监管要求，并提供详细的审计追踪能力，确保每一项评估结果都可以追溯和验证。 安全的协作体系，成员多级权限与精细化控制 Observa 基于 RBAC（角色基础访问控制）模型，提供了细粒度的权限管理功能，可以根据团队成员的角色和职责，为其分配不同的访问权限，确保数据和功能的安全使用。例如，开发人员可能只需访问某些数据集和评估功能，而合规团队则需要更高层级的权限以查看评估过程和结果。通过这种精细化的权限控制，Observa 能够有效管理不同角色之间的安全访问。并且平台支持定义多级安全策略，包括评估任务查看权限、评分及评价权限、数据集管理权限等，确保每位团队成员只能访问与其职责相关的内容。 04.典型应用场景 场景 1：智能客服系统的版本验证 在智能客服系统中，随着 Agent 版本的不断迭代，如何确保新版本在处理历史问题时的表现没有下降，成为一个关键挑战。通过 Observa，团队可以验证不同版本的 AI 在处理历史问题时的准确性和响应质量。在 Observa 上传历史对话的数据集或选择已标记的监测数据，关联当前应用场景的 Agent 与上一版本 Agent，评估新版本 Agent 在相同情境下的表现，确保新版本不会引入高风险的错误回答或不合理的应答。通过在线实时评分功能，开发团队还可以在应用场景中实时监控新版本的表现，快速发现潜在的风险问题，并做出及时调整，最大程度地提升用户体验和系统可靠性。 场景 2：智能金融产品推荐平台的优化 在金融领域，AI 推荐系统的作用越来越重要，但如何平衡风险与收益，优化推荐策略，始终是关键。Observa 能够帮助金融平台在离线测试阶段对推荐系统的算法进行深入评估，确保推荐的产品不仅符合用户需求，同时也能遵守金融合规性要求。例如，在产品推荐时，Observa 可以通过自定义评估规则，评估推荐产品是否符合监管要求，是否存在高风险的金融产品推荐。业务团队通过在线评分标记高风险案例，驱动策略团队优化 AI 推荐平台的风险校验规则，提升推荐策略的合规性与用户适配性。 场景 3：医疗智能问答系统的内容审核 医疗领域对 AI 系统的准确性要求极高，尤其是在智能问答系统中，术语的准确性和临床依据的时效性直接关系到患者的健康。Observa 提供了强大的在线实时评分功能，可以通过邀请医学专家参与评分，实时审核 AI 问答系统生成的内容，确保其符合医学标准。每当系统生成新的答案时，专家可以基于临床知识和最新医学信息对其进行评分，快速发现潜在的术语错误或陈旧的医学依据。Observa 的评分历史和反馈记录都能实时共享，帮助团队根据专家反馈优化 AI 的知识库，确保系统在应用场景中的表现持续符合医疗领域的高标准。 场景 4：智能教育题库生成的质量管控 在智能教育平台中，AI 生成的题目质量直接影响学生的学习效果，确保题库内容的准确性和难度适配性至关重要。通过 Observa ，教育平台可以对 AI 生成的题目进行离线数据集评估，分析题目的难度分布、题型合理性以及答案的准确性。在 Observa 上传生成题目的提示词的离线数据集，选择对应 Agent 输出指定数量的题目，并配置知识点准确性、难度分级等评分规则。可通过离线评估是否出现超纲内容或逻辑错误的题目。教研团队可以通过在线评分抽查题目生成效果，形成常见错误模式知识库，优化内容生成逻辑，降低后续人工出题与审核的成本。在 AI 技术日益渗透各行各业的今天，确保 AI 应用的可靠性、稳定性与合规性，已经成为企业成功转型与持续创新的关键。而传统的评估方法已无法适应快速发展的需求，企业亟需一种全面、持续且灵活的评估体系，以保障 AI 系统在不同环境下的表现。Observa 作为一款全新的 AI 评估平台，凭借其深度的数据集评估、实时协作评分以及强大的安全协作机制，为企业提供了从模型研发到生产部署的全生命周期质量保障。在各个领域，Observa 都能够为企业提供高效、可追溯的质量保障，让每一个 AI 应用在快速迭代与实际运营中都能持续优化，最终为企业带来更高的业务价值和更优质的用户体验。

Authing 签约长光辰芯，助力图像技术国际化企业构建全球身份安全体系

在很多 App 或网站的使用过程中，登录页面往往是用户遇到的第一个界面。它看似只是一个简单的页面，但却关系着用户对整个产品的“第一印象”。一个功能简单的小页面，却涉及到设计风格、品牌规范、用户体验、安全策略等多个维度，开发过程中还需协调前端、后端、测试等多个角色。一个颜色的修改、一句文案的调整，甚至一个按钮的位置，都可能引发连锁反应，造成反复沟通与返工。原本希望快速上线的业务系统，往往因为一页登录页的迟滞，被迫推迟进度。登录页虽小，却往往决定了用户是否愿意继续用下去。如今，GenAuth 再次突破技术边界，基于 CLI 与 AI 结合的方式，推出通过自然语言生成登录页面的功能，进一步降低开发门槛和成本，提升业务应用构建效率。 01.登录页开发效率提升 10 倍，GenAuth 的 CLI+AI 能力亮相 自然语言生成登录页，一句话搞定页面设计 在 GenAuth 中，生成一个登录页，不再需要设计稿、前端排期、接口联调。你只需要一句话：“我想要一个蓝色风格、支持深色模式、右侧有插画、支持企业微信扫码的登录页。”AI 会自动理解你的意图，识别关键词，生成符合要求的 HTML/CSS 页面，并直接适配 GenAuth 的认证流程。它不仅会判断页面布局，还能应用企业的品牌色、Logo、字体，自动接入如企业微信、手机号、验证码等登录方式。页面响应式设计默认开启，移动端适配不再额外处理，代码结构也遵循企业统一规范，真正实现“输入一句话，输出上线代码”。设计不再依赖前端，市场、产品也能快速上手，身份认证入口从此高效又专业。 快速响应设计反馈，支持多轮对话调整 传统登录页开发流程中，一个“按钮换颜色”的改动，可能就需要重新设计、编码、测试。GenAuth 通过引入 AI 与 CLI 的组合能力，而在 GenAuth 的 AI 能力下，只需简单追加一句指令，AI 就会立即识别需求，并实时更新页面代码，无需重新搭建页面结构或中断当前流程。模型将进一步结合语义分析技术，区分指令中的“核心需求”与“可选建议”，避免生成结果偏离业务需求。每一次输入都被视作对上一步生成结果的“补充说明”，这种“边说边改”的交互模式，极大缩短了产品设计与开发之间的反馈周期，适用于快节奏的敏捷团队。不再需要漫长的排期和频繁的返工，只需一次次对话，设计想法就能即刻落地。 告别前端排期烦恼，非技术团队也能参加 在许多企业中，登录页的修改往往是一件“小事却难办”的工作。市场部想换个颜色做活动联动，产品经理想加个按钮测试新功能，运营团队想临时改个文案提高转化率——这些看似微小的需求，却往往因为前端资源紧张而被一拖再拖，成为协作中的“堵点”。而 GenAuth 的 CLI+AI 能力，打破了部门间壁垒，不再必须走“设计师出图—前端排期—版本上线”的传统流程。市场、产品、运营等非技术团队可以直接通过自然语言描述页面需求，例如“背景色换成节日红”“登录按钮加个二维码引导关注公众号”“页面文案改成春季促销活动”等，AI 将自动生成页面草稿，实时呈现效果，并支持多轮微调优化。 02.五大核心能力，打造人人可用的登录页生成引擎 加速产品上线节奏，让每一次发布更快落地 在业务快速扩张或产品迭代频繁的背景下，一个登录页的开发周期却往往成为“掉队环节”。尤其在前端资源紧张的企业中，仅一个登录页的搭建就可能因排期冲突被拖延数日甚至数周，直接影响整体系统上线时间。GenAuth 提供的 CLI + AI 生成能力，可以让团队在无需排期、低编码的情况下，仅通过一句自然语言指令（如：“我要一个带品牌 logo、深色背景、支持微信扫码登录的登录页”），快速生成并接入现有认证流程，真正做到当天想改、当天上线。 降低跨团队协作成本，让职责划分更高效 登录页涉及设计、产品、前端、后端多个团队协作，一旦中间有一个环节延误，就可能影响整个流程。GenAuth 将登录页的生成交还给业务团队，市场、产品人员可直接用自然语言描述页面需求，技术团队则专注于后端逻辑和身份验证安全。职责边界清晰的协作方式，不仅极大降低了跨团队沟通成本，也减少了“画图返工—开发返修—测试回退”的低效循环，特别适合敏捷开发、高频迭代的工作场景。 快速具象化设计概念，缩短内部反馈周期 过去，产品经理和设计师在做登录页时，往往需要等待前端“排队上号”才能看到页面效果，等前端忙完别的项目才能编码上线，一个页面就可能等上一周。现在，借助 GenAuth 的 AI 能力，设计理念可以直接通过自然语言落地为真实的、可交互的页面。比如，“将表单移至右侧、按钮换蓝色、增加密码可见性切换”这些细节调整，都可以实时通过新指令微调。本地预览 + 快速指令修改的闭环，让设计反馈从“日级”缩短到“小时级”，提升团队反应速度，避免冗余沟通带来的返工和误解。 规避碎片化测试成本，多终端兼容性不再是痛点 在传统开发流程中，为确保登录页在手机、平板、PC 等多端设备及浏览器之间表现一致，前端需要花费大量精力做兼容性测试，常常因一处样式 Bug 耽误整条发布链路。GenAuth 通过内置的响应式生成引擎，自动完成多终端适配工作。这些机制可减少 30% 以上的测试投入，确保页面上线前即可获得“开箱即用”的稳定体验。 页面根据视口宽度自动调整网格布局，实现内容的自适应排布； 对 iOS Safari 和 Chrome 浏览器自动注入 CSS Hack，规避默认样式不一致问题； 输出代码具备高兼容性标准，减少后期“补丁式修复”。 减少技术债务积累，提升代码可维护性 手动编写的登录页面在实际开发中常常因为时间紧、任务急，不得不采用临时性的解决方案，例如直接在 HTML 中硬编码样式、重复引入第三方库、缺乏模块化设计等。为了解决这一问题，GenAuth 提供的 CLI + AI 页面生成能力不仅能根据自然语言快速构建页面，还允许开发团队预设代码规范和技术约束，例如强制使用 CSS 变量、组件化结构、无冗余依赖等。AI 会自动按照这些规则生成结构清晰、可维护性强的页面代码，从源头上提升页面质量，帮助企业在追求开发效率的同时，也兼顾系统的长期可持续性。 03.应用场景 初创公司 MVP 验证阶段 初创企业在早期阶段最重要的是“快” — 快速验证用户需求、快速上线产品雏形、快速获取市场反馈。而登录页作为产品与用户接触的第一界面，往往需要根据业务特性进行定制化设计。传统开发方式耗时耗力，成为上线节奏的瓶颈。而通过 GenAuth，团队只需用自然语言描述页面结构和功能需求，即可自动生成上线级别的认证页面，不仅节省前端开发资源，更能专注于核心业务的快速迭代。 大型集团多子品牌入口管理 对于拥有多个子品牌或业务线的大型集团来说，不同品牌往往有不同的视觉效果，但又需要统一的认证入口和后台系统。GenAuth 支持在一个系统内统一管理多个风格各异的登录页，开发团队无需为每一个品牌重复造轮子。只需设定品牌名称与风格关键词，系统即可自动生成符合该子品牌调性的登录界面，并保持认证逻辑的一致性，极大提升了品牌统一管理效率。 外包/交付团队提效工具 对软件交付团队或系统集成商而言，客户往往会对登录页提出大量定制化需求——从颜色到布局、从登录方式到交互细节。GenAuth 成为外包团队的“加速器”：只需将客户的需求输入系统，AI 即可快速生成预览版本，客户无需等待编码结果即可参与页面修改。项目周期从几天缩短到数小时，既提高了交付效率，也显著增强客户满意度和专业体验感。 教育机构多校区平台建设 高校、培训机构、教育集团等组织，常常面临“一个平台，多校区、多个角色”的复杂身份接入场景。GenAuth 支持通过模板化的方式，快速生成面向不同校区或用户群体（学生、老师、家长）的定制化登录页。各登录入口既可体现校区独有的视觉元素，能统一认证体系，帮助教育组织在确保系统安全合规的同时，实现灵活的品牌与身份管理。GenAuth 正在以 AI 驱动的自然语言生成能力，重塑企业对“身份认证界面”的开发认知。从传统的手动搭建到几句话生成，GenAuth 将原本高耦合、高门槛的开发流程简化为人人可参与的指令式交互，大幅提升了系统上线效率与用户体验的一致性。无论是初创团队还是大型企业，GenAuth 都能提供具备高扩展性与强安全保障的技术方案，帮助企业轻松应对复杂身份场景。未来，我们将持续深化 AI 与身份管理的融合，探索动态策略优化、无感安全认证等方向，为开发者提供更智能的基础设施。欢迎大家联系技术团队预约演示/下载 GenAuth CLI 工具，体验如何以自然语言驱动身份认证的新一代实践。

Authing 签约智驾科技头部企业 — 地平线

2025 年 3 月，Authing 创始人兼 CEO 谢扬正式入选 Okta 全球数字身份行业年度人物评选 —— Identity 25，成为该榜单中 唯一的中国身份云企业代表。作为全球数字身份领域最具权威性和影响力的榜单之一，Identity 25 汇聚了来自全球的行业推动者、创新领袖与前瞻思考者。而近日，他的照片登上纽约时代广场标志性地标— 纳斯达克大屏。 01.身份正在世界被看见 谢扬，北京蒸汽记忆科技有限公司创始人兼 CEO，长期从事计算机软件、云、网关、身份认证、人工智能研究，目前正在开展全球化 AI Agent 身份基础设施等工作。曾担任字节跳动公司 Serverless 开发、龙猫科技公司 CEO 、好东西传送门公司 CTO ，推动偶因身份云获得 10 项发明专利与全球三百多家付费客户的信任，并获 2021 年福布斯亚洲 30Under30 、北京市 2022 年科技新星， Okta 2025 Identity 25 等个人荣誉。自 2019 年创办 Authing 以来，始终坚持“让身份像水电一样即需即用”的使命。在他的带领下，Authing 从一个仅有数人的技术团队成长为服务数千家企业、保障数亿终端用户身份云平台。 02.蒸汽方舟：AI 时代的 AI Agent 身份基础设施生产力矩阵 而近日，Authing 又推出 AI 应用的全栈基础设施，率先将身份云与 AI Agent 能力深度融合，标志着身份安全从“静态管理”迈入“智能进化”的新纪元。这一创新不仅重塑了企业的安全基建架构，更为整个身份行业描绘出 “下一代身份” 的未来形态 —— 以 AI 为底座，以信任为核心，以人机协作为终极目标的智能身份新范式。 蒸汽方舟产品矩阵是业界首个围绕 Agent Infrastructure 和 MCP 协议打造的完整解决方案，通过四大核心产品构建了 AI 应用的全栈基础设施。 Authing 与 GenAuth：负责 AI Agent 的身份定义与管理，是 Agent Infra 的“身份层”。 Steamory Gateway：负责 AI Agent 的访问控制与路由，是 Agent Infra 的“访问与控制层”。 Observa：负责 AI Agent 的行为观测与优化，是 Agent Infra 的“可观测层”。 Authing 与 GenAuth、Steamory Gateway 和 Observa 四大产品通过紧密集成，共同构成了完整的 Agent Infra 生态系统： Authing 与 GenAuth 解决了“AI Agent 是谁”的身份问题，为每个AI Agent 提供明确的身份定义和权限框架。 Steamory Gateway 解决了“AI Agent 能做什么”的访问控制问题，通过 MCP 协议将 AI Agent 高效连接到你的应用与服务并提供精细化的访问授权。 Observa 解决了"AI Agent 做得如何"的评估问题，提供全方位的可观测性和持续优化能力。 这四大产品基于 Agent Infrastructure 和 MCP 协议紧密协同，帮助企业应对在 AI 大规模应用中面临的身份碎片化、权限失控、系统割裂和行为不透明等核心挑战，为全球化 AI 应用提供了坚实的基础设施支撑。谢扬的入选，不仅代表着 Authing 作为中国身份云厂商在全球市场的持续突破，也昭示着中国技术力量在全球信任基础设施建设中正扮演越来越重要的角色。从“身份即服务”，到构建“AI 原生身份平台”的实践，Authing 正站在身份科技浪潮的前沿，不断推动行业标准演进与安全能力升级。在世界看见的时刻，Authing 仍将继续做时代的推动者、连接者与守护者。

在 AI 应用逐渐走向场景化、平台化的今天，AI Agent 不只是“聪明的大脑”，它们还需要具备“连接世界的能力”。越来越多的开发者开始意识到，真正阻碍 AI 应用落地的，不是算法，而是“连接”。你打造了一款基于 AI 的智能营销工具，具备生成高质量内容的能力，却在实现“自动同步到 Instagram 和 Facebook”时被卡住了；你构建了一款 AI 电商运营助手，能自动优化商品描述，却因为迟迟接不通 Shopify 和 TikTok 的认证接口而难以上线。原本想“用大模型提升效率”的团队，反而大部分精力都耗在了接第三方平台的认证接口上。你想做的是“AI 赋能增长”，现实却逼你成了“协议适配工程师”。AI 模型强大了，但连接“人”与“平台”的最后一步，仍然缺乏一个标准化、可扩展、合规安全的基础设施。实现跨平台访问、控制用户资源的能力，正在成为 AI Agent 从原型走向产品的关键门槛。而这个缺口，正是 Agent Binding 想要补上的。 01.AI 应用为何需要统一认证层？ 跨平台协议复杂，重复开发周期长 当前主流社交平台如 Instagram、Facebook、X 等，各自使用不同的认证协议和 API 格式。例如，Meta 使用 Graph API 并搭配 OAuth 2.0，X 则有其独立的认证流程和接口规范。如果按照传统的开发方式，开发团队必须为每个平台单独开发认证逻辑、用户授权界面、权限管理等相关模块。由于每个平台都有独立的认证规则，开发者往往需要针对每个平台的 API 进行深度定制，以确保在不同平台之间的一致性。这种重复性的工作不仅要求开发团队投入大量时间，还容易因不同平台接口的不断变化而导致持续的维护压力。跨平台集成的复杂性和重复开发的高成本，直接影响到 AI 应用的敏捷性和市场竞争力。开发者无法将精力集中在创新和核心功能上，而是被繁琐的接口对接、授权管理和权限控制等基础工作束缚。 用户授权流程割裂，导致体验差和流失率高 用户希望将自己的多个社交或电商平台账号与应用进行绑定，他们通常需要经历多次跳转、分别登录并确认授权。在每个平台的独立授权页面上，用户需要重新输入账户信息、同意平台的权限请求，这不仅导致操作繁琐，也增加了用户的认知负担。在某些情况下，用户在完成了多个平台的授权操作后，仍然可能会因为忘记授权、跳转过程中的卡顿或界面不清晰而放弃。结果，原本有意愿使用 AI 应用的用户反而因繁琐的流程而流失。每个平台的认证流程各自为政，彼此之间没有任何协同或整合，导致用户的操作负担过重。 法律法规要求，安全与合规压力大 0GenAuth 可以为你做什么？压力是不可忽视的一个重要挑战。随着全球数据隐私与保护监管的不断加强，企业必须在全球范围内处理并存储大量的用户数据，这对开发者提出了前所未有的合规性要求。各国和地区的法律法规对数据隐私、数据存储、数据传输等方面有着不同的规定，并且这些法规不断更新和演变，导致企业需要随时应对多变的法规环境。法律法规在不同国家和地区之间存在显著差异，跨境 AI 应用在面对全球市场时，必须能够灵活应对不同地区的合规要求。长期以往，没有统一的合规框架和管理系统，企业很难确保全球范围内的合规性，管理成本将愈发高昂。 02.GenAuth 可以为你做什么？ 一次性集成多平台认证 GenAuth 提供了一个一站式的认证集成解决方案，支持多个主流平台的账号认证，如 Instagram、X、Shopify、Facebook、Spotify 等。传统开发模式下，每个平台都需要单独的认证接口对接和用户授权流程设计，增加了开发时间，还容易引发接口适配、权限管理等问题。而通过 GenAuth ，开发者能够一次性完成多平台认证的集成，极大地简化了开发和维护的复杂度。GenAuth 还提供了自动 Token 续期与权限回收的功能。这意味着，当用户的认证凭证接近失效时，GenAuth 会自动处理 Token 的续期操作，确保应用的认证状态始终保持有效，防止因过期 Token 或权限未及时撤销而导致的业务流程中断。 可嵌入用户授权组件 开发者可以轻松嵌入一个高度集成的用户授权组件，实现一键授权和多平台账户的快速绑定，特别适用于需要快速接入多个平台的 AI 应用。用户授权流程通常需要用户在多个平台之间切换，重复输入账号信息和授权操作，增加了操作复杂度。而通过 GenAuth 提供的嵌入式授权组件，用户无需跳转至多个平台进行授权，所有授权过程都可以在同一页面中完成，避免了用户在多个授权界面之间的来回切换。并且授权组件支持基于角色和权限的精细化管理，能够确保每个用户仅能访问他们被授权的资源。例如，在社交媒体平台的操作中，管理员可以设置“只读”或“发布内容”这样的权限粒度，以确保用户只能执行特定的操作。 高效、便捷、安全的接入方案 GenAuth 提供了标准化的 API 和 SDK 文档，涵盖了主流开发框架（如 JavaScript、Python、Java 等），确保开发者能够快速理解和使用接口。开发者不必应对各个平台之间复杂的协议差异，而是通过统一的接口进行调用，节省了大量开发时间。并且 GenAuth 提供了全面的测试环境，允许开发者在接入多个平台时进行充分的验证与调试。测试环境模拟了不同平台的授权流程和 API 调用，确保开发者能够在上线之前确认集成的准确性与稳定性。每次测试环境中的 API 调用都会自动生成审计日志，确保每一次授权和 API 调用都能被记录并可追溯，满足企业级的安全评审需求。在发生安全事件时迅速定位问题所在，进一步增强了系统的透明度与安全性。 03.Agent Binding — 为 AI Agent 提供标准化的跨平台认证基础设施 Agent Binding 是 GenAuth 推出的统一认证基础设施（Agent Infra），旨在帮助 AI 应用快速、安全、合规地接入各大平台账号，解决跨平台认证和集成难题。Agent Binding 统一 AI 应用的跨平台认证，提供一个跨平台认证的“统一大门”，让开发者不再为每个认证接口头疼，专注于 AI 应用的创新与优化。 缩短功能上线周期在传统的跨平台认证集成过程中，开发者通常需要花费数周甚至数月时间来完成不同平台的接口对接、协议适配、用户授权流程设计等复杂工作。通过 Agent Binding，将跨平台认证的开发时长从“月级”压缩至“天级”。开发者可以通过统一的框架快速接入多个主流平台（如 Meta 系统、X、Shopify 等）的认证系统，避免了每个平台单独集成的繁琐流程。企业能够更快地响应市场需求，及时推出新功能，提高了市场的反应速度和竞争力。 降低长期运维成本除了开发阶段的挑战，长期的运维也是跨平台认证过程中不可忽视的问题。尤其是在多平台认证的场景下，开发者需要不断跟进平台的接口版本更新、Token 过期和权限变动等问题，带来巨大的维护压力。Agent Binding 提供了自动化的接口版本升级、Token 刷新、权限回收等功能，减轻了开发和运维团队的工作负担。平台会根据预设规则自动处理这些高频技术问题，确保系统持续稳定运行。通过减少人工干预和自动化流程，企业能够显著降低长期的运维成本，提升资源利用率，并确保认证系统的高可用性。 规避合规性风险随着数据隐私保护法规日益严格，企业在跨平台认证过程中面临着巨大的合规性压力。GenAuth 通过基于预验证的授权模型与数据存储策略，确保满足全球范围内的合规要求，包括欧盟的 GDPR、美国的 CCPA 等隐私保护法案。这些功能能够确保用户的个人数据在整个认证流程中的安全性和隐私性，同时自动生成的审计日志可以提供每一项用户授权操作的详细记录，方便企业在审计过程中进行数据追踪。通过这种方式，Agent Binding 能够帮助企业规避合规性风险，确保在跨平台认证的过程中不违反数据保护法律，满足企业级的安全与合规审计要求。 提升终端用户体验传统的跨平台认证流程通常要求用户在多个平台之间频繁跳转，反复登录和授权，导致用户体验不佳，增加了用户操作的复杂度和流失率。而 Agent Binding 通过提供一个统一的用户界面，使得用户能够在一个平台上管理所有接入的多平台账号和权限，减少了反复跳转和多次登录的麻烦。用户只需要一次性完成所有平台的授权操作，简化了整个认证流程，提高了用户的操作效率和舒适度。企业不仅能够提升用户体验，增强用户的信任度和黏性，并进一步提高用户留存率和平台的长期活跃度。 04.为什么不自己开发 ？看对比就懂了 在跨平台认证的集成过程中，开发者面临着许多复杂的问题。自己开发认证接口不仅需要耗费大量的时间和精力，还存在各种潜在的技术和合规风险。通过与传统自开发方案对比，可以清晰地看到使用 GenAuth Agent Binding 的优势。与自开发方案的核心差异： 05.典型应用场景 场景 1：社交媒体管理 AI 工具 需求挑战：AI 内容创作平台计划新增“多平台发布”功能，要求用户绑定 Instagram、Facebook 和 X 账号后，AI 自动优化并分发内容。团队需同时适配 Meta 的 Graph API、X 的 v2 接口，并设计并自开发用户授权界面，预估开发周期为 10 周。 解决方案： 集成 Agent Binding SDK，调用预置的 Meta 和 X 认证模块； 用户通过 GenAuth 控制台一次性完成多个平台账号的授权； 复用标准化 API 实现内容发布，避免各平台字段差异（如 Instagram 的图片标签与 X 的文本长度限制）。 场景 2：电商 AI 运营工具 需求挑战：跨境品牌使用 AI 工具管理 Shopify 上的商品库存，并同步在 TikTok Shop 上架新品。同时需确保 AI 仅拥有“读取库存”和“创建商品”的权限，且符合境外用户的数据本地化要求。 解决方案： 通过 GenAuth 提供的可视化接口权限配置能力，限制 AI Agent 仅可调用必要接口（如 Shopify 的 GET /inventory、TikTok 的 POST /product）； 根据用户所在区域启用合规模式，确保数据的处理符合规定。 场景 3：AI 客服平台项目 需求挑战：实现商家用户通过对话指令，让 AI 自动在 X 回复客户咨询、在 Shopify 更新订单状态。开发周期需耗时 6-8 周对接平台接口并开发权限管理模块。 解决方案： 直接接入预置的 X 和 Shopify 认证模块，1 周内完成功能联调； 复用已有的合规审计框架，降低企业内部安全评审风险； 用户侧的授权从多次、多平台跳转减少至单页完成，降低操作流失率。 在 AI 应用迈向大规模落地的今天，GenAuth 推出的 Agent Binding，正是为了解决 AI 应用在跨平台接入过程中面临的“最后一公里”问题。它不是一个简单的 SDK，而是一套面向未来、可持续演进的统一认证基础设施。通过标准化接口、自动化运维与合规审计能力，Agent Binding 帮助开发者从繁杂重复的对接工作中解放出来，将更多时间投入到创新体验和产品价值中。让每一个 AI Agent 都具备连接世界的能力，真正成为能用、好用、值得信赖的生产力工具。

01.AI Agent 时代爆发，蒸汽方舟定义行业新标准 全球 AI Agent 市场规模已达千亿美元（ IDC 2025 ），企业面临三大核心挑战： 身份治理危机：AI Agent 跨平台操作导致身份碎片化，40% 企业因身份混乱触发风控 。 权限失控风险：67% 的 AI 数据泄露事件源于 Agent 越权访问（Gartner 2025）。 行为追溯困境：90% 企业无法有效审计 AI 决策过程，面临合规处罚 。 蒸汽记忆基于 Agent Infra 技术框架与 MCP 协议，推出全球首个 AI Agent 基础设施生产力矩阵——蒸汽方舟，现开放战略级渠道伙伴招募，共同开启AI时代身份治理新纪元！ 02.蒸汽方舟全景：四大产品矩阵重构 AI 治理体系 GenAuth：全球化 AI Agent 身份基础设施 全生命周期的 AI Agent 身份统一管理：从创建、授权到回收，GenAuth 提供了完整的 AI Agent 身份治理框架，使企业能够像管理人类员工一样精确管理每个 AI Agent 的身份状态与权限边界。 AI-Human 身份绑定机制：GenAuth 创新性地实现了 AI Agent 与真实用户身份的精确绑定与继承关系，建立了清晰的授权传递链和责任归属，确保每个 AI 行为都能追溯到具体的人类授权。 MCP 协议原生支持：作为支持 MCP (Model-Context Protocol) 协议的先驱 IDaaS 产品，GenAuth 能够管理 AI Agent 在多平台间的一致身份，解决传统身份系统在 AI 跨系统操作中的身份碎片化问题。 GenAI 驱动的交互体验优化：GenAuth 内置 AI 设计引擎，能够自动生成符合品牌调性和全球不同地区用户偏好的 Agent 交互界面，显著提升用户采纳率和使用满意度。 Steamory Gateway：Agent Infra 的核心访问控制层 Web 应用的用户无端访问代理：用户无需安装任何客户端软件即可实现零信任 Web 访问控制，降低部署门槛。 全面的 Agent 访问代理：支持 Web 应用、数据库、API 等后端服务的 Agent 访问代理，集成 MCP 协议支持 Agent 高效连接企业内外各类应用 动态风险评估: 实时分析 AI Agent 的行为模式和访问上下文，动态调整权限级别，对异常操作自动触发多因素验证或权限降级，确保系统安全。 跨域资源整合: 打破传统系统间的壁垒，使 AI Agent 能够以一致的方式访问跨云、跨平台的分散资源，为复杂业务流程的自动化奠定基础。 Observa：Agent Infra 的智能可观测层 全链路追踪 实时记录 AI 任务在推理计算、知识库检索、外部 API 调用等关键节点的耗时与资源消耗，生成可视化图表； 识别高频故障，通过树形结构展示调用链路架构，溯源故障； Agent 版本多元评估 提供在线打分评估和离线数据集评估方式，多种方法评估同一个 Agent ，增强并发挥团队协作的效用； 支持 Agent 版本管理，对比同一数据集在不同版本 Agent 中输出的结果差异，辅助调试工作； 工程化调试 对比请求的输入输出对，定位导致结果偏差的关键变量； 同步运行 GPT-4/Claude/本地模型对同一提示词的响应，输出成本-效果差异矩阵； Authing 3.0：国内企业基座 已服务超 2 亿用户，覆盖 80% 中国头部企业。 事件驱动架构支持百万级 TPS ，身份同步延迟 <10ms 。 03.渠道合作六大核心优势 技术独占性 ： 全球唯一 MCP 协议商业落地产品 市场需求 ：跨境电商/全球化 SaaS 刚需解决方案 利润空间 ： 解决方案客单价 30 万 +，毛利超 60% 。 生态支持 ： 与 AWS/Azure/GCP 联合解决方案。 交付门槛 ： 标准 API 对接 3 天完成， 客户 PoC 成功率超 90% 。 长期价值： 续费率 85%+ ，年增购率 200% ，LTV（客户终身价值）超 500 万。 04.五类合作伙伴精准匹配 行业解决方案商 需求场景：为金融/电商/制造客户提供 AI+ 安全方案。 合作模式：联合打造行业专属 Agent 治理套件。 典型案例：某跨境支付平台通过集成蒸汽方舟，AI 风控系统过检效率提升 4 倍 。 云生态服务商 需求场景：扩展 AWS/Azure/GCP 生态产品线 。 合作模式：云市场联合上架 + 客户资源共享。 成功实践：与某云厂商合作首月即斩获 5 个百万级订单。 出海服务龙头 需求场景：解决跨境电商 AI 合规难题。 合作方案：GenAuth+Observa 组合方案。 客户价值：某头部跨境电商 AI 投诉率下降 82% ，GMV 提升 23% 。 系统集成商（SI） 需求场景：企业数字化转型中的 AI 治理需求 技术赋能：提供白标解决方案 + 交付工具包 开发者生态平台 合作机会：覆盖 20 万 + 开发者精准客群 联合运营：技术沙龙 + 认证体系 + 应用市场 05.三级扶持体系，赋能伙伴成功 入门级支持 免费技术认证培训 标准销售工具包（白皮书/案例集/ DEMO 环境） 专属客户经理 1v1 对接 进阶级赋能 联合标案制作（提供方案架构师支持） PoC 费用补贴 头部客户商机共享（年度价值 500 万 + ） 战略级特权 区域独家代理权 产品路线图参与权 全球峰会市场营销扶持 限时福利（截至 2025 年 6 月 30 日） 前 20 家签约伙伴享首年技术服务费全免 战略级伙伴可获蒸汽方舟产品先锋席位 年度业绩 TOP3 奖励 AI 安全峰会参会资格 加入蒸汽方舟生态，您将获得 年均 300% 增长的 AI 治理市场入场券 定义行业标准的技术话语权 未来十年，得 AI 治理者得天下！立即行动，扫码添加战略渠道负责人 Kristine，锁定首批席位！ 关于我们蒸汽记忆（Steamory）是数字身份领域的全球领导者，服务覆盖金融、制造、跨境电商等行业的 2000+ 标杆企业。蒸汽方舟作为 AI Agent 基础设施生产力矩阵，我们期待与您携手，共同绘制 AI 时代的身份安全版图！

Authing 作为蒸汽记忆于 2020 年发布的第一款企业级云服务软件产品，始终专注于数字身份领域的核心挑战。从身份认证、身份同步到身份治理的全方位覆盖，Authing 历经从 1.0 到 3.0 的迭代进化，已蜕变为行业中独树一帜的基于事件驱动的云原生身份平台。这一演进赢得了众多先进企业客户的深度信任与广泛应用，Authing服务的终端用户规模已突破 2 亿。2025 年，蒸汽记忆基于 Authing 身份云平台多年积淀的技术能力与业务洞察，全新推出面向 AI Agent 身份基础设施生产力矩阵——蒸汽方舟，现已正式开启内测！这一全新的产品矩阵将为企业在 AI 时代的数字浪潮中构建坚实可靠的数字身份与访问治理基础设施，有效应对新时代的安全挑战。 01.AI 时代下 AI Agent 身份治理的新命题 AI Agent 时代的治理新挑战 在 ChatGPT 出现之前的数字世界中，用户身份是 Web 应用访问控制的核心。随着 AI 大模型和 AI Agent 的快速发展，数字世界面临全新的治理挑战： AI Agent 不再是传统意义上的系统组件，而需要一套完整的身份标识和精细化的行为审计系统，确保每个行动可追踪、可审计、可责任化。 AI Agent 作为新型数字主体，需要有效监督其与企业内外部系统的交互，设置权限边界，并能在必要时进行干预。 当 AI Agent 行为出现偏差时，需要快速检测异常，并能通过回滚等机制修复潜在影响，保障业务连续性 Agent Infra 与 MCP：应对新挑战的关键能力 Agent Infra：面向 Agent 时代的基础设施框架 Agent Infra 是专为 AI Agent 时代设计的核心支撑框架，它不是直接改变 Agent 本身的系统级干预，而是外部技术系统和共享协议的集合，服务于以下三个核心功能：1. Agent 的身份标识与行为溯源：通过身份绑定、认证系统和代理 ID 等机制，将 Agent 的行为归因至特定实体，实现责任可追溯。2. Agent 交互的安全控制：通过专用通信通道、监督层和代理间通信协议，控制 Agent 如何与环境交互，防止越权和滥用。3. Agent 监测与问题响应：通过事件报告系统和回滚机制，在问题发生时能快速响应和修复，降低潜在风险。 MCP 协议：连接 AI 与业务系统的通用标准 在Agent Infra体系中，MCP (Model-Context Protocol) 作为连接 Agent 与各类业务系统的标准化通信协议，旨在通过标准化接口将 AI 模型与各种工具和服务无缝集成，提升 AI Agent 的功能性和适应性。其核心价值在于通过提供统一的通信机制，简化 AI Agent 与外部资源的交互，促进复杂任务的自动化和高效执行。面对 AI 时代治理的新挑战，我们深刻认识到：有效的 AI Agent 身份治理必须建立在完善的 Agent Infra 与 MCP 协议等关键框架与技术能力的基础上，才能应对数字世界日益复杂的数字化业务挑战。蒸汽方舟正是基于这一理念，构建了从 Agent 身份定义与管理、 Agent 访问连接与控制、Agent 的行为观测与优化全方位的 Agent 治理基础设施，帮助企业安全可控地开发和使用 AI Agent，为数字业务构建坚实而温暖的避风港。 02.蒸汽方舟：AI 时代的 AI Agent 身份基础设施生产力矩阵 蒸汽方舟产品矩阵是业界首个围绕 Agent Infrastructure 和 MCP 协议打造的完整解决方案，通过四大核心产品构建了 AI 应用的全栈基础设施： Authing 与 GenAuth：负责 AI Agent 的身份定义与管理，是 Agent Infra 的"身份层"。 Steamory Gateway：负责 AI Agent 的访问控制与路由，是 Agent Infra 的"访问与控制层"。 OBserva：负责 AI Agent 的行为观测与优化，是 Agent Infra 的"可观测层"。 Authing 与 GenAuth、Steamory Gateway 和 OBserva 四大产品通过紧密集成，共同构成了完整的 Agent Infra 生态系统： Authing 与 GenAuth 解决了"AI Agent 是谁"的身份问题，为每个AI Agent 提供明确的身份定义和权限框架。 Steamory Gateway 解决了"AI Agent 能做什么"的访问控制问题，通过 MCP 协议将 AI Agent 高效连接到你的应用与服务并提供精细化的访问授权。 OBserva 解决了"AI Agent 做得如何"的评估问题，提供全方位的可观测性和持续优化能力。这四大产品基于 Agent Infrastructure 和 MCP 协议紧密协同，帮助企业应对在 AI 大规模应用中面临的身份碎片化、权限失控、系统割裂和行为不透明等核心挑战，为全球化 AI 应用提供了坚实的基础设施支撑。 03.蒸汽方舟新产品详解 GenAuth——全球化 AI Agent 身份基础设施   跨越地域的身份云服务 Authing 作为蒸汽记忆面向国内企业和业务的身份云平台已经建立了坚实的市场基础。为了满足全球化业务需求，蒸汽方舟产品矩阵特别推出了 GenAuth ——这不仅是一个全球化版本，更是一个为海外开发者和中国业务出海企业量身打造的身份基础设施引擎，提供与 Authing 同等全面且更具国际化特性的身份云服务。GenAuth 结合Steamory Gateway 将 MCP 协议 (Model-Consumer Protocol) 作为核心技术链路，使其成为连接 AI 应用与全球各类业务系统的桥梁，特别适合跨境电商、全球化 SaaS 和国际内容平台等出海场景的独特需求。 Agent Infra: AI 时代的关键基础设施 GenAuth 的核心亮点在于其作为 Agent Infra 的独特定位——这是一套专为 AI Agent 设计的身份与权限基础设施，解决了当前 AI 开发中最关键的身份治理挑战。在 AI 应用大规模部署的时代，Agent Infra 正如同早期互联网时代的 DNS 和身份验证系统一样，成为支撑整个生态可持续发展的关键底层架构。 AI Agent 身份治理的创新引擎 GenAuth 超越了传统 IDaaS 的边界，以 AI Agent 为中心重新定义了身份管理范式： 全生命周期的 AI Agent 身份统一管理：从创建、授权到回收，GenAuth 提供了完整的 AI Agent 身份治理框架，使企业能够像管理人类员工一样精确管理每个 AI Agent 的身份状态与权限边界。 AI-Human 身份绑定机制：GenAuth 创新性地实现了 AI Agent 与真实用户身份的精确绑定与继承关系，建立了清晰的授权传递链和责任归属，确保每个 AI 行为都能追溯到具体的人类授权。 MCP 协议原生支持：作为支持 MCP (Model-Consumer Protocol) 协议的先驱 IDaaS 产品，GenAuth 能够管理 AI Agent 在多平台间的一致身份，解决传统身份系统在 AI 跨系统操作中的身份碎片化问题。 GenAI 驱动的交互体验优化：GenAuth 内置 AI 设计引擎，能够自动生成符合品牌调性和全球不同地区用户偏好的 Agent 交互界面，显著提升用户采纳率和使用满意度。 GenAuth + Steamory Gateway + MCP: Agent Infra 的完整实现GenAuth 与 Steamory Gateway 基于 MCP 协议的协同融合创造了业界领先的 Agent Infra 解决方案： MCP 驱动的无缝访问代理：Steamory Gateway 集成了 MCP 协议引擎，作为 AI Agent 访问企业内外部系统的智能代理层，自动处理身份转换、权限验证和协议适配，使 Agent 能够无缝访问从传统 Web 应用到现代微服务的各类系统。 Action 级别的精细化权限控制：通过 MCP 的精细化操作模型，GenAuth + Steamory Gateway 实现了对 AI Agent 可执行操作（Action）的原子级授权，开发者可以精确定义 AI Agent 能够执行的具体操作类型和数据访问范围。 GenAuth 可以帮助你的业务 跨境电商 问题：AI 购物助手需同步管理 Amazon、Shopify 订单，但跨平台操作易触发风控。 方案：GenAuth 为每个 AI 操作绑定真实用户账号，对 AI Agent 配置“仅读权限+有效期1小时”等可自定义的授权规则，并向终端用户获取授权。社交应用 问题：AI虚拟伴侣在 Discord/WhatsApp 多平台对话时，因身份不连续被判定为垃圾账号。 方案：通过 MCP 协议维持用户身份在多平台的一致性，减少终端用户认证次数和垃圾账号判定风险。 工具类 SaaS 问题：AI 日程助手需跨 Google Calendar/Outlook 调度会议，但异构系统权限体系复杂。 方案：对 AI Agent 配置自定义的、最小范围的权限，限制 AI 仅能创建/修改日程，禁止访问联系人数据，并通过 GenAuth 的预集成 API/SDK 丝滑调度不同平台。 Steamory Gateway：Agent Infra 的核心访问控制层 Agent Infra 的访问控制核心在 Agent Infra 生态中，Steamory Gateway 承担着至关重要的访问代理与控制职责： Web 应用的用户访问代理：用户无需安装任何客户端软件即可实现零信任 Web 访问控制，降低部署门槛 全面的 Agent 访问代理：支持 Web 应用、数据库、API 等后端服务的 Agent 访问代理，集成 MCP 协议支持 Agent 高效连接企业内外各类应用 动态风险评估: 实时分析 AI Agent 的行为模式和访问上下文，动态调整权限级别，对异常操作自动触发多因素验证或权限降级，确保系统安全。 跨域资源整合: 打破传统系统间的壁垒，使 AI Agent 能够以一致的方式访问跨云、跨平台的分散资源，为复杂业务流程的自动化奠定基础。 MCP 驱动的 AI Agent 无缝访问体验Steamory Gateway 将 MCP协议 作为技术核心，提供了一个统一的控制平面，使 AI Agent 能够在严格权限约束下安全高效地访问企业内外部各类系统。这一设计彻底改变了传统应用访问的范式——从以人为中心的访问控制，扩展为同时支持人类用户和AI Agent的混合访问治理架构Steamory Gateway 通过 MCP 协议实现了三种核心场景的无缝访问体验： 内部系统的 Agent 访问: 企业内部应用、数据库和微服务可通过Steamory Gateway 安全暴露给 AI Agent，无需修改原系统架构，即可实现 AI 与传统 IT 系统的高效协作。 外部平台的统一接入: 跨境电商、全球内容平台、社交媒体等第三方系统可通过 MCP 标准化接口被 AI Agent 安全访问，解决了跨平台操作的身份认证和权限管理难题。 零信任的人机协作环境: 人类用户和 AI Agent 可在同一安全框架下协同工作，相互委派任务并共享资源访问权限，同时保持完整的操作审计链，实现真正的人机共生工作模式。 Steamory Gateway 的独特优势 以身份为核心的无端访问架构 采用云原生技术实现无客户端零信任访问环境，用户无需安装额外软件即可安全访问 零信任一体化解决方案 提供统一控制平台，统一管理企业内外的用户身份、设备身份、Agent 身份对应用、数据、基础设施、网络服务的访问安全 强大的可扩展性与集成能力 深度集成 Authing 与 GenAuth 的 IDaaS 能力，快速开箱使用 SSO、MFA 等核心身份服务，全面简化身份验证流程 永不信任、持续验证的全方位防护 基于身份设备双验证的动态策略引擎实时评估访问可信度，持续验证每个访问请求的合法性。设备合规性实时检查，确保只有受信任设备才能连接企业资源。精细化资源访问控制，基于角色、部门、时间和位置等多维度上下文动态控制权限范围 开发者友好的集成能力 可以通过 Authing、GenAuth开箱即用，在现有的应用、身份、设备数据基础上快速构建零信任防护能力。低代码配置界面支持快速定义安全策略，通过可视化管理降低运维复杂度 Steamory Gateway 可以帮助你的业务 1. Agent 应用的高效集成 场景挑战：企业需要让 AI Agent 高效访问分散在内外部的多种应用系统和服务，但传统集成方式复杂且安全风险高。 解决方案：通过 Steamory Gateway 托管和代理内部业务系统与外部应用访问，结合 Authing 或 GenAuth 的 Agent 身份管理，使 Agent 应用能高效访问企业内外部资源，获取数据或调用相关 Action，实现智能业务流程自动化，同时全生命周期管控 Agent 的访问权限。 2. 敏感操作的精细安全控制 场景挑战：Web 应用中的敏感操作（如删除数据、查看敏感信息）需要额外的安全保障，但传统方案往往需要大量开发工作。 解决方案：通过 Steamory Gateway 帮助 Web 应用快速接入 CAMFA (持续自适应 MFA) 能力，基于用户访问环境和行为持续评估风险，自动触发 MFA 验证，仅允许通过验证的用户执行敏感操作，以极低的集成成本显著提升应用安全性。 3. 零信任远程办公访问 场景挑战：远程办公环境下，企业内部系统暴露在公网面临严重安全风险，VPN 方案使用体验差且安全性有限。 解决方案：通过 Steamory Gateway 托管代理内部业务系统访问，员工无需安装任何客户端软件，结合 Authing 的 SSO 能力轻松实现对内部应用的零信任访问，同时企业内部应用隐藏在 Gateway 后方不直接暴露，显著降低攻击面和安全风险。 OBserva：Agent Infra 的智能可观测层 AI Agent 的全链路智能观测 OBserva 是蒸汽方舟产品矩阵中专注于 AI 应用可观测性的关键组件，它不仅能够"看见 "AI Agent 的行为，更能"理解"这些行为的意图和影响。作为 Agent Infra 的智能可观测层，OBserva 将传统的监控理念提升到了 AI 时代的新高度。 AI Agent 操作的多维透视 OBserva 可通过 Steamory Gateway 或集成 SDK 方式上报数据，全面覆盖执行链路追踪、任务质量评估与提示工程优化三大关键维度。OBserva 为 AI 应用开发者提供： 全链路追踪 实时记录 AI 任务在推理计算、知识库检索、外部 API 调用等关键节点的耗时与资源消耗，生成可视化图表； 识别高频故障，通过树形结构展示调用链路架构，溯源故障； Agent 版本多元评估 提供在线打分评估和离线数据集评估方式，多种方法评估同一个 Agent ，增强并发挥团队协作的效用； 支持 Agent 版本管理，对比同一数据集在不同版本 Agent 中输出的结果差异，辅助调试工作； 工程化调试 对比请求的输入输出对，定位导致结果偏差的关键变量； 同步运行 GPT-4/Claude/本地模型对同一提示词的响应，输出成本-效果差异矩阵； AI Agent 全球化业务支持 对于出海企业和跨国业务，OBserva 提供了针对全球化 AI 部署的专业观测能力： 多地区性能比较: 自动分析不同地区用户访问 AI 服务的性能差异，识别区域性瓶颈，指导全球资源优化配置。 文化合规性监测: 基于不同地区的文化禁忌和法规要求， OBserva 能够识别 AI 输出中的潜在风险内容，防止无意中触犯当地敏感话题。 提示工程国际化: 帮助开发者优化针对不同语言和文化背景的提示词设计，确保 AI 在全球范围内提供一致且文化适应性强的用户体验。 OBserva 可以帮助你的业务跨境客服机器人 问题：英语/印尼语客服机器人在回答宗教相关问题时触碰禁忌，引发用户投诉。 方案：通过监测数据调整提示词，辅助拦截高风险回答，推送符合本地习俗的话术。 全球化内容生成工具 问题：AI 生成的营销图片在欧美市场因版权素材误用面临法律风险。 方案：通过监测-调试 Agent 的链路，确保授权素材库的准确性，减少/杜绝偏离情况。 AI金融助手 问题：投资建议涉及 SEC 限制证券，导致美国用户账户冻结。 方案：质量评估时通过数据集等方式训练和调试 Agent ，使 Agent 回答范围和操作权限合规，检测到受限关键词时立即熔断服务并通知等。 04.蒸汽方舟内测申请 蒸汽方舟的产品矩阵现已开启内测，点击阅读原文即可申请获取新产品相关演示和内测方式。一个小彩蛋：如果你对 Agent Infra 非常感兴趣的话，欢迎扫描下方二维码加入我们蒸汽方舟·Agent Infra 交流群，获取最新的 Agent Infra Paper～

近日，全球领先的身份云上市公司 Okta 公布了 2025 Identity 25 榜单，该榜单评选出全球数字身份领域最具影响力的 25 位人物，Authing 创始人兼 CEO 谢扬作为唯一入选的中国企业家代表，成为该领域的全球代表性人物。在当前 AI 快速发展的背景下，身份基础设施的重要性不言而喻，Okta 作为行业权威机构，其发布的 Identity 25 榜单备受全球云行业的关注。该榜单不仅代表了身份管理和访问控制领域的前沿趋势，也反映了全球市场对入选者前沿创造力的认可。 Authing 作为国内身份厂商荣登此次榜单，彰显了其在身份安全、数字身份治理和企业级身份管理技术上的创新实力。 谢扬的愿景是让身份成为提升个人、企业及开发者生产力的核心工具，而不仅仅是一个安全机制。他提到，“每个人都需要 AI ，而量子计算显然是比现有 GPU 解决方案更经济的方法。” 随着企业加速迈向智能化，身份已不再只是访问控制的安全屏障，而是 AI 运行的重要基石。身份不仅决定了谁可以使用 AI，还影响 AI 代理（AI Agent）的行为边界和权限设定。谢扬认为，未来的身份应像水电一样即需即用，助力 AI 能够在安全合规的前提下高效协作，为企业带来更强的智能决策力和生产力提升。 01.身份云的未来将如何发展？ 身份一直是企业 IT 系统中至关重要的一环，它涉及到如何保护用户和员工的身份数据，确保安全、合规，并支持高效的操作。传统的身份管理方式往往繁琐且易于出错，尤其在大规模用户管理和权限控制的场景下，可能成为企业生产力提升的瓶颈。正如谢扬所说，身份应当像水电一样随时可用，它应成为提升生产力的工具，而不是制约企业发展的障碍。身份未来将朝着四个关键方向发展：自动化、去中心化和 AI 驱动以及 AI Agent 身份与权限管理。 身份自动化（Identity Automation）身份自动化是未来身份管理的核心组成部分。Authing 自动化身份管理平台通过集成最新的身份认证技术，提供一体化的解决方案，帮助企业高效管理用户身份、权限控制和安全策略。通过简单的配置和无缝集成，Authing 帮助企业消除身份管理上的技术障碍，减少人工干预，提高操作效率。平台不仅支持基础的身份认证，还集成了复杂的身份治理、访问控制和审计机制，确保在快速发展的技术环境下，企业可以灵活应对各种安全需求。这意味着用户的身份信息将在创建、更新和终止的过程中得到自动化处理。例如，当员工加入或离职时，系统能够自动更新其访问权限并进行审计，确保没有权限泄漏或滥用的风险。 去中心化身份（DID）随着 Web 3.0 时代的到来，用户对个人数据的控制权变得愈加重要。在传统身份管理中，用户的身份数据通常由中心化的服务提供商（如政府、社交平台、企业等）管理，这种模式存在着数据泄露、隐私侵犯等风险。Authing 的去中心化数字身份（DID）解决方案为用户提供了一个安全、灵活且隐私保护的身份管理系统。通过分布式用户池，用户可以实现隔离管理，保障隐私，同时利用智能合约和区块链技术进行事务验证，确保身份的可信性和透明性。基于区块链的去中心化身份技术允许用户完全控制自己的身份数据，不再依赖于任何单一厂商或政府机构。这种技术通过分布式账本保障身份信息的安全性和不可篡改性，确保用户在不同平台间能够自由地携带和管理自己的身份信息。用户不仅能够掌控自己的数据，还能决定与哪些服务进行数据共享，减少了数据泄露和滥用的风险。去中心化身份技术的兴起，也为跨境身份验证和多平台身份互通提供了新的可能。 AI 与身份结合人工智能在身份管理领域的应用正在快速发展，尤其在提升身份安全性和智能化方面，AI 技术展现出了巨大的潜力。通过引入 AI，身份管理不仅能够变得更加高效，还能应对日益复杂的安全威胁。 持续自适应 MFA：「持续自适应多因素认证（Continuous Adaptive Multi-Factor Authentication，CAMFA）」是一种安全身份验证方法，它在自适应多因素认证（基于上下文属性判断当前安全状况以增加因素认证）的基础上增加了实时风险评估技术对用户进行动态评估安全系数。 CAMFA 通过集成 AI 和机器学习算法，能够从用户的行为数据中识别潜在威胁，实时监测并评估用户风险。当系统从断层登录检测到用户时，或尝试访问其平时不常接触的的敏感资源时，AI 会标记这些异常行为并触发相应的安全响应步骤。基于 AI 的分析能够在短时间内完成风险评估，自动决定是否进行额外的验证步骤，确保对异常活动的快速反应。 生物识别增强验证：AI 可以处理和分析大量的生物识别数据，迅速判断用户的身份，同时减少由于环境因素或生理变化（如指纹磨损或面部表情变化）所导致的识别错误。AI驱动的生物识别技术能够提升认证的准确度，防止伪造或滥用传统密码和令牌所带来的风险。这些技术可以有效避免传统密码和令牌被窃取或滥用的风险，提升身份验证的可靠性。 实时欺诈检测（Fraud Detection）：AI 在实时欺诈检测中的应用同样不可忽视。通过分析用户的登录时间、操作习惯、设备类型、地理位置等多个维度的数据，AI 能够判断出是否存在异常行为。例如，如果一个账户突然在短时间内从多个不同地点进行登录，AI 系统能够立即识别这一行为并发出警报，甚至阻止可疑操作的进一步进行。结合大数据分析，AI 可以实时监控用户的身份访问活动，迅速识别和阻止可疑行为，大幅提高安全性。 AI Agent 身份与权限管理随着生成式人工智能和自主 AI 代理（AI Agent） 的兴起，它们逐渐成为企业 IT 生态中的新型“身份主体”。AI 代理正在从简单的自动化任务执行者，升级为能够独立完成复杂业务流程的智能体，使得 Agent Identity（代理身份） 概念迅速发展并成为企业安全体系中的关键环节。过去，我们在数字世界里主要管理两种身份：人类用户（以工号或账号为代表）与机器账户（如服务器、微服务）。然而 AI 代理的身份更为复杂：它由软件驱动，却可能承担曾经必须由人类才能执行的任务，并在与用户或系统交互时表现出 “类人” 特征。 独立身份标识：当一个 AI 助手帮员工发送邮件或执行查询操作时，系统需要能区分 “这是 AI 帮助 Alice 完成的” 还是 “Alice 本人亲自执行的”，从而在审计日志中精确标明责任归属。 最小化权限：AI 代理的独立身份意味着它可以像人类用户一样被赋予特定的访问权限。但不同于人类用户，AI 代理的权限应基于最小化原则（Least Privilege），即 仅授予 AI 代理完成其指定任务所需的最低权限，而非直接复用人类用户的账户。 最小化权限：AI 代理的独立身份意味着它可以像人类用户一样被赋予特定的访问权限。但不同于人类用户，AI 代理的权限应基于最小化原则（Least Privilege），即 仅授予 AI 代理完成其指定任务所需的最低权限，而非直接复用人类用户的账户。 02.权威机构连续认可，Authing 进入全球舞台 在此之前，Authing 作为国内唯一同时入选 Gartner® Cool Vendor™ 和 Gartner® 网络安全成熟度曲线推荐供应商（Hype Cycle Sample Vendor™） 的身份厂商。Cool Vendor™ 是 Gartner® 在全球科技行业的重要荣誉之一，每年会遴选出 3-5 家极具创新力的企业，代表行业未来的发展方向。Gartner 在报告中指出，Authing 提供的 低代码/零代码身份自动化解决方案，极大降低了企业 IAM 复杂度，帮助企业实现身份治理自动化和大规模业务流编排，提升运营效率并保障数据安全。此外，Authing 还入选中国信通院《 2023 高质量数字化转型产品及服务全景图》、长城战略咨询《 2024 中国潜在独角兽企业》等一系列荣誉。Authing 在全球市场不断拓展，目前已服务包括招商银行、三星集团、复星集团、万科集团、可口可乐、元气森林 在内的 40,000+ 企业和开发者，成为中国身份管理领域的领军企业。 如果您希望深入了解 中国信通院的身份治理标准 以及 信通院《云原生身份云 IDaaS 技术发展与应用白皮书》 和 Okta 《 2025 Identity 25》 的详细内容，我们为您准备了完整的文档。扫描下方二维码，添加企业微信，即可免费领取相关资料。

在数字化转型浪潮中，“身份”的定义正在被彻底重构。过去，我们谈到身份管理时，默认的对象是“人”——员工、访客、外包人员。但随着多云架构、SaaS 系统、自动化工具以及 DevOps 流程的大规模应用，身份的边界正在迅速模糊。今天，一个身份，可能是某个开发人员的登录账号，也可能是一组自动化脚本在后台运行的服务账户，抑或是一段正在生产环境中调用核心接口的 API Key 。非人类身份（Non-Human Identity, NHI）正以前所未有的速度在组织内部扩张。从 CI/CD 机器人、数据库连接用户，到微服务通信的服务账户、外部系统调用的 API Token，机器身份的数量早已远超人类身份。而它们拥有同样敏感、甚至更高的权限，却往往不受传统身份治理体系的监管。人类与非人类身份之间正在形成复杂的耦合关系。问题不再是“身份太多”，而是“缺乏一个能够统筹人类与非人类身份的统一治理体系”。 非人类身份：最被忽视的安全风险 在企业的身份安全版图上，非人类身份常常被“藏”在阴影之中。它们没有工牌、没有入职流程、没有离职交接，却悄然拥有着大量系统权限，并频繁执行敏感操作。机器身份之所以危险，不仅在于其数量激增，更在于它们往往 “看不见、管不到、停不掉”。据数据显示，一家中大型企业中，非人类身份的数量通常是人类身份的 3 到 10 倍。而在某些云原生组织中，这一比例甚至超过 20 倍。但在身份管理系统中，它们却往往处于“无人监管”的状态： 服务账户创建后永久存活，缺乏生命周期管理机制在许多企业系统中，服务账户一经创建便常驻系统，往往伴随着“一次性部署、长期使用”的惯性思维。它们权限固定，缺乏动态审计与轮换流程，有的账号甚至存在多年未曾更新。这些“静默”身份一旦泄露，就会成为潜伏于系统之内的“幽灵通道”，难以察觉、极易被攻击者利用。 API Key 广泛使用但无权限最小化设计 API Token 通常默认具备较高的权限，它们往往拥有对多个系统和资源的全面访问权限。这种“全能钥匙”的设计思路本质上忽视了最小权限原则，即每个身份（无论是人类用户还是机器身份）应该只获得完成任务所需的最小权限。由于缺乏分级授权机制，许多 API Key 被赋予过度的权限，甚至能够访问敏感数据和执行关键操作。这样的设计，使得即便是低权限的服务账户一旦受到滥用，也可能导致严重的数据泄露、服务中断或系统入侵。 人类离职，机器身份“遗留”未处理 企业的日常运营中，员工离职是常见的现象，但与之相关的安全问题常常被忽视，尤其是对于员工所创建或控制的机器身份（如服务账户、API 密钥、自动化脚本等）。这些机器身份往往没有随着员工的离职及时被收回或审计，成为了安全审计与合规检查中的“盲区”。更危险的是，这些身份并不会“自行发声”——不像员工一样有行为记录、培训记录、工时记录，非人类身份一旦被滥用，往往在攻击者已经完成行动之后才被发现。非人类身份正逐渐成为企业安全体系中最大的“暗面”——不易被察觉，却极易被利用。 权限蔓延：服务账户继承人类权限，形成“隐形通道” 许多企业为了保证业务流程的顺利进行，往往采取“快捷配置”的方式，为服务账户赋予与人类员工相同的权限，甚至直接复制开发者或运维人员的角色策略。虽然这种做法在短期内方便了部署，但在长期使用中却带来了权限蔓延的问题。例如，服务账户被配置为“管理员”或“超级用户”以便快速解决权限不足的困境，或者原本仅用于调用某个API的Token，却拥有了访问整个平台数据的权限。此外，开发者离职后，他们创建的服务账户依然保留着全部操作权限。这些过度授权的账户通常没有严格的访问控制和最小权限策略，意味着即使攻击者能够突破一个较弱的服务账户，也能通过横向扩展获取系统的更高权限。一旦攻击者控制了这些“影子账户”，他们便能绕过常规的安全防护机制，悄无声息地获取敏感数据，甚至在系统内部署恶意代码或后门，给企业带来巨大的安全损失。 所有权模糊：身份归属不清，审计难以追责 在大多数组织中，很少有人能准确回答：“这个服务账号属于谁？谁在维护它？它到底还在被用吗？”许多机器身份（如服务账户、API Token、CI/CD 脚本等）已经成为日常运营的重要组成部分。正因为这些身份的广泛使用，很多时候它们的归属和管理被忽视，导致了严重的“所有权模糊”问题。安全团队往往无法清晰地追溯到每一个身份的创建者、维护者以及当前的使用情况。一个服务账户或 API Token 可能在多个系统或团队中被共用，这种做法虽然简化了初期部署，但随时间推移，往往会导致身份的归属变得模糊。没有人能清楚地知道，某个账户或Token的使用者是否依然活跃，是否仍在按计划使用，或者是否被滥用。由于这些身份的“无主化”，在进行安全审计或发生安全事件时，追溯责任变得极为困难。没有明确归属的身份使得安全团队无法有效地追查谁负责了这些身份的维护，是否有滥用的情况，甚至是否存在恶意活动。一旦出现数据泄露或安全攻击，追责时很可能会陷入“身份无主、权限无责”的困境，增加了事故响应和合规检查的复杂性。机器身份的“无主化”正是当前身份治理的一大灰色地带。 打造统一身份安全治理平台，重构人机协作信任体系 面对身份爆炸、人机混合的复杂现实，传统“人管人、脚本靠约定”的身份管理模式已无法应对今天的安全挑战。Authing 提出“统一身份安全治理平台”的架构理念，打通人类与非人类身份管理的边界，构建全栈身份安全能力体系，帮助企业实现可控、可视、可审计、可持续演进的身份治理。 统一身份目录：从“谁是谁”到“谁管谁”的可视化治理 Authing 提供的统一身份目录打破了传统身份管理中的信息孤岛，将企业内所有的身份信息无缝整合到同一个平台中。通过这种集中化的管理方式，企业不仅能够轻松管理来自不同系统和平台的身份信息，还能在不同身份之间建立明确的关联和归属。例如，用户身份不仅能与其所在的部门、项目、角色等信息进行关联，还能跟踪每个身份的责任人，从而实现精准的权限控制与审计。此外，身份可视化追踪功能让每个身份的创建者、使用者、调用记录等数据都能清晰显示，帮助安全团队快速追溯身份的历史操作，形成完整的审计链条，确保企业在面对潜在的安全事件时能够迅速反应并精准定位问题来源。自动目录同步功能使得身份目录能够与各类外部系统（如 Active Directory、HR 系统、DevOps 平台等）保持实时双向同步，确保所有身份信息始终保持一致，从而避免因信息不对称而带来的安全漏洞或管理混乱。Authing 帮助企业实现了从“谁是谁”到“谁管谁”的身份治理转变，为身份管理提供了更加高效、安全、可持续的解决方案。 身份不只是存在，还需要有“开始与结束” Authing 的生命周期管理机制确保身份在整个生命周期中的安全性与合规性，涵盖了身份从创建、激活、使用到变更、停用、注销的各个环节，尤其关注人类身份与机器身份的联动风险闭环，消除身份管理中的盲区，防止身份滥用与权限遗留带来的安全隐患。Authing 自动识别并关联服务身份与其人类创建者，确保每个服务账号或 API Key 都有明确的责任归属，从根源上杜绝“无主身份”问题，避免出现长期无人审计或管理的“幽灵账号”。当某个服务账号被创建时，它将立即被关联到负责的人员，确保所有身份都可以追溯到具体的责任人。Authing 自动化身份管理平台通过集成最新的身份认证技术，提供一体化的解决方案，帮助企业高效管理用户身份、权限控制和安全策略。通过简单的配置和无缝集成，Authing 帮助企业消除身份管理上的技术障碍，减少人工干预，提高操作效率。 精细化权限控制，每一个身份都“用其所该用” 在当今复杂的混合身份环境中，企业对权限控制的需求变得更加精准与灵活。Authing 提供的精细化权限控制机制，旨在确保每一个身份仅能访问其所需的资源，严格遵循最小权限原则，并能够根据实时变化灵活调整。通过灵活的授权策略和实时监控，企业可以有效减少潜在的权限滥用与安全隐患。Authing 支持基于角色的访问控制（RBAC）和基于属性的访问控制（ABAC）的双模型混合授权，确保不同业务场景下的最小权限原则能够有效落地。同时，Authing 提供「管理员权限」，让权限管理回归到业务本身。根据员工职责来赋予员工不同的角色权限。系统将各类权限聚合起来组成「角色」，给后台管理员（员工）赋予不同的角色，就可以控制其在系统中可接触的空间范围，确保他们「权责分明」、「不越界」。Authing 新版管理员不仅不局限于超级管理员的权限分配与管理，还支持协作管理员将自己拥有的权限继续授权，达到层层下放的授权效果，实现灵活又严谨的权限管理能力。 MFA 与 SSO 策略灵活区分，安全策略不再“一刀切” 在传统的身份治理模式中，安全策略往往采用“统一标准”，无论是人类身份还是机器身份，都施行同样的保护措施。这种“一刀切”的方法无法应对当前复杂多变的身份管理需求，尤其是当身份种类繁多、行为模式各异时，单一的策略容易造成安全与效率的矛盾。Authing 持续自适应多因素认证通过全方位扫描和分析用户身份和行为，采用无监督学习方式，深度学习用户的特定行为模式（例如登录时间、习惯、设备、生物特征等），以主动发现合法账号是否受到非法使用的威胁。在自适应多因素认证（基于上下文属性判断当前安全状况以增加因素认证）的基础上增加了实时风险评估技术对用户进行动态评估安全系数。在时间维度上，持续自适应多因素认证在用户整个使用旅程中持续不断的对其进行信任评估，以决定是否需要增加额外的认证流程。对于金融、医疗、政府等对数据安全要求极高的行业，持续自适应多因素认证能够为敏感数据提供多重保护，防止未经授权的访问。无论是人类身份还是机器身份，Authing 通过统一的 SSO 登录体系与策略引擎，实现了集中管理和审计。用户无论使用何种身份，都能通过单点登录无缝接入所有授权系统，避免了反复登录的繁琐，同时提升了整体用户体验。