提起 AI ，很多人第一反应是 ChatGPT。从一开始，“对话式人工智能”火遍全网，从聊天、写作、翻译到写代码，一夜之间，AI 从实验室里的“未来科技”，变成了人人可用的生产力工具。但似乎在某种程度上也形成了一个“框架效应”。在公众眼中，AI 似乎就等于聊天机器人，等于“生成内容”。我们看到无数“AI 聊天”、“AI 写作”、“AI 绘画”类应用如雨后春笋般涌现。但其实，这些只是 AI 的“入门级”应用，它的真正潜力，远远不止如此。如果说 ChatGPT 是 AI 作为“助手”的形态，那么接下来，我们将看到 AI 作为“架构师”、“管理员”等等更多“类人”角色进入更多底层基础设施中，悄然重构身份体系运行的逻辑。 01.身份系统为何需要被重构？ 在数字世界中，“身份”是每一项操作的起点。你登录一个系统、查看一份文件、调用一个接口，甚至只是在网页上点击一个按钮，背后都需要一个身份凭证来判断你是谁、你能做什么。可以说，没有身份，就没有权限；没有权限，数字世界寸步难行。但问题在于，今天的身份系统早已难以承载快速演进的数字生态。 多系统、多账户、多入口，身份体验割裂 从企业员工到消费者，每个人在使用数字产品时常常面临“一个人、多个身份”的困境。随着企业规模的扩张与多组织协作的增多，工作中切换各种系统、账号密码混乱、权限审批繁琐，用户的身份往往散落在不同的平台和系统中，无法实现统一的管理和追踪。“身份割裂”不仅导致了繁琐的操作流程，也大大增加了系统之间的安全隐患。冗杂的身份和权限管理使得员工和用户的使用体验极其低效，增加了额外的工作负担，降低了生产力。 权限管理复杂，易错且易漏 传统的身份权限管理依赖人为配置和静态规则，例如给某某岗位分配哪些资源，员工离职手动回收权限。看似合理，实则易错易漏，且难以适应业务频繁变化。传统的 IAM 系统往往没有能力实时、自动地调整和优化权限配置，导致了权限管理的滞后性。更严重的是，许多安全事件的源头，正是“权限未及时变更”或“越权操作未被发现”。在没有有效的监控和审计机制的情况下，这些操作可能在不被察觉的情况下进行，增加了企业面临的安全风险。 静态身份 VS 动态业务，脱节日益严重 现如今业务系统正在变得高度动态化：项目快速启动和收敛、远程办公常态化、AI 自动化决策频繁介入……但身份系统却依然停留在“录入-绑定-审批-授权”的传统模式上，几乎没有实时感知与自我调整能力。依赖静态的身份数据和预设的权限规则，无法及时响应业务环境的快速变化。身份信息和权限分配一旦被设定，即便企业业务模式或工作方式发生了变化，也无法灵活更新或调整。这种“静态身份”模式，已经无法适配“实时业务”。 安全防护依赖人治，缺乏智能化响应机制 身份系统不仅是“入口控制”，更是企业安全的第一道防线。但传统身份管理的风控手段，多数依赖静态策略和手动巡检，既不及时，也不智能。在应对勒索攻击、内部数据泄露、敏感权限滥用等问题时，常常力不从心。据 IBM《2024 数据泄露成本报告》显示，82% 的数据泄露事件涉及身份凭据被盗或误用，而其中近一半在事发后超过两周才被发现。随着远程办公、云服务和 AI Agent 的广泛部署，企业身份边界日益模糊，访问行为更加动态复杂，传统手段已无法满足对高频、高变业务环境的实时风险掌控。身份系统亟需从“管理工具”转向“智能设施”，它不再只是记录身份信息和配置权限，而是能够实时感知、自动决策、持续学习的“动态安全引擎”。 02.蒸汽方舟将 AI 引入身份领域，构建全球化 AI Agent 身份基础设施 在传统身份系统中，我们靠“规则”来控制权限，靠“配置”来管理账户，靠“人为判断”来识别风险。但在一个高度动态、信息爆炸的 AI 时代，这些做法已经无法跟上节奏。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，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。利用 AI Agent 的能力，重建一个能够自主感知、理解、推理和响应的身份系统。 让身份系统具备“语言理解”和“意图推理”能力 蒸汽方舟产品矩阵推出了 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 不只是 IDaaS 的延伸，而是围绕 AI Agent 重构的身份范式，引入了全新的架构理念和治理机制。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 全生命周期身份治理GenAuth 提供从创建、命名、权限分配到注销的完整 AI Agent 身份生命周期管理体系，使企业能够像管理员工一样精确管理每一个 AI Agent 的身份状态与权限边界，解决过去 AI “无主身份”所导致的越权与审计盲区问题。 AI-Human 身份绑定机制GenAuth 创新地构建了 AI Agent 与其背后人类用户身份的绑定与继承链。通过身份映射、指令授权链等机制，实现每个 Agent 操作的可追溯性与责任明晰，确保“机器行为有主、授权链可还原”，在 AI 增强企业决策与执行的同时，也构建了合规与安全的护栏。 原生支持 MCP 协议作为业界率先原生支持 MCP（Model Context Protocol）的身份平台，GenAuth 能够在多模型、多平台、多系统之间管理 AI Agent 的统一身份。这有效解决了传统身份系统在 AI Agent 跨系统、跨服务调用过程中的身份碎片化与会话混乱问题，为 Agent 跨平台协作提供了身份连续性保障。 GenAI驱动的交互体验优化GenAuth 内置 AI 设计引擎，能够根据企业品牌风格及不同国家/地区的用户偏好，自动生成多语言、多模态的 Agent 身份交互界面，从登录流程、指令确认到操作反馈，都能实现更智能、个性化的用户体验，显著提升 AI Agent 的接受度与信任感。 引入 AI 规划与决策能力，实现动态授权 在传统 IAM（身份与访问管理）平台中，授权通常依赖预先定义的静态规则，如 RBAC（基于角色的访问控制）或 ABAC（基于属性的访问控制）。但在实际应用中往往面临两个根本性难题：规则僵化，难以适应动态业务变化和依赖人工判断，运维负担沉重。面对高频变化的业务需求、越来越多的临时任务角色以及人机协作场景的兴起，静态的、被动的授权模型已无法满足企业对效率与安全的双重诉求。作为全球化 AI Agent 身份基础设施，蒸汽方舟融合了大模型的语言理解能力、行为建模能力与实时决策能力，引入“身份感知 + 行为推理 + 动态授权”三位一体机制，重塑授权逻辑。它不仅知道“你是谁”，更知道“你是否该做这件事，或是以什么方式做”。 构建行为模型，实时感知身份风险 蒸汽方舟推出 Observa ，通过引入行为建模与风险评估能力，重新定义了身份信任的动态边界。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。 行为画像：理解每一个身份的“行为轨迹”Observa 利用 AI 模型持续收集和分析用户、AI Agent 的操作行为、访问路径、设备使用习惯、地理位置、时间模式等数据，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，构建多维度的行为画像。每个身份都拥有一个不断更新的“数字行为模型”，用以刻画其活动范围与操作风格。 异常检测：实时感知“不正常”的操作意图基于行为画像，建立正常行为的基线模型，作为判断异常的参考标准。对当前行为进行实时监控，与基线模型进行比较，识别偏离正常模式的行为。一旦检测到异常行为，系统自动标记，识别高频故障，通过树形结构展示调用链路架构，溯源故障。 风险评分引擎：为每一次访问打上“信任标签”根据异常检测的结果，结合上下文信息，对异常行为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。并支持 Agent 版本管理，将处理结果反馈至行为画像和异常检测模块，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，优化模型，提高系统整体检测和响应能力。 03.AI，不只是 Chat，更是身份基础设施重构者 AI 不只是提升效率，而是重新定义“身份”的含义。蒸汽方舟所代表的新范式，是“AI-native IAM”的雏形。下一代 AI 应用不是“换个壳的对话框”，而是以 Agent 形态深度嵌入企业的操作系统、权限体系与业务流程中，成为企业智能运转的一部分。未来的每一次访问，不再是验证你是否拥有权限，而是理解你是否“应该”被允许。蒸汽方舟的目标不是简单地替代传统 IAM，而是重新定义企业中人与 AI、系统与服务之间的信任边界与交互方式，将引领企业迈入智能身份新时代。

Authing 签约量子科技长三角产业创新中心，助力未来产业发展快速构建标准化身份体系。

Gartner 发布的 2024 年中国安全技术成熟度曲线显示，零信任网络访问已进入稳步爬升的中期，与 2023 年（处于稳步爬升初期）和 2022 年（处于泡沫破裂低谷期）相比，零信任在中国的应用逐步提升。但传统的访问控制模型大多基于边界安全，即依赖于企业内部与外部网络的边界防护来确定访问权限。随着云计算、移动办公、远程协作和跨平台应用的普及，企业的边界变得越来越模糊，传统的安全防护方式也无法有效应对新的威胁和风险。根据中国信通院 2024 年《零信任发展洞察报告》显示，越来越多零信任供应侧企业进入 ZTNA 赛道。零信任架构成为现代企业在保障信息安全方面的必然选择。 零信任解决方案供应情况（图源中国信通院） 01.零信任技术实施面临多重挑战 现有 IT 基础设施整合复杂 大多数企业的 IT 系统都是由多个独立的传统架构、遗留系统和现代化系统构成的。许多企业已经建立了较为完善的安全防护体系，替换为零信任意味着需要放弃原有的安全产品或不仅会面临技术兼容性和业务连续性等方面的挑战，还会带来额外的成本支出，特别是在高度集成化或自研比例较高的环境中，零信任的实施成本高。这不仅需要进行大量的技术调整，还要保证不同系统间的兼容性和数据流的安全性。企业必须在传统系统和零信任新技术之间找到平衡，避免由于整合问题而导致业务中断或安全漏洞。 用户和设备身份管理难题 零信任架构要求对所有用户、设备和应用进行严格的身份验证，并且要持续监控访问行为。但实际上，许多企业在实施零信任之前，往往没有建立起统一的身份治理框架，导致身份管理的混乱和效率低下。随着云计算、移动办公和 BYOD（自带设备）模式的普及，企业的 IT 基础设施和工作环境变得日益复杂。员工不仅使用公司的计算机、移动设备，还可能通过私人设备访问企业网络，身份认证和设备合规性检查的复杂性大幅增加。企业的用户身份、设备身份、应用权限等信息分散在不同的系统中，缺乏统一的管理和审核机制，导致信息孤岛和权限管理不一致。不同设备、平台、甚至跨地域的员工如何统一身份认证和设备合规性检查，成为了企业必须解决的难题。 用户体验与操作便利难以平衡 零信任架构的核心理念是“永不信任，持续验证”，要求对每一个访问请求进行严格的身份验证和权限授权，确保每次访问都处于高度受控的安全环境中。在传统的企业环境中，员工早已习惯了便捷、快速的访问流程，特别是在使用单一的身份认证机制时，访问过程简单直接，工作效率较高。而零信任架构下的多重身份验证（如多因素认证、设备验证等）虽然增加了安全保障，却极大地增加了用户的操作负担和时间成本，可能导致员工感到繁琐和不便。如何在不牺牲安全性的前提下，保持用户体验的流畅性，是企业在实施零信任时需要重点关注的问题。 国际零信任政策推动全球网络安全战略加速实施 全球加速布局零信任安全战略，推动网络安全领域深刻变革。随着全球数字化进程的加速，网络安全已经成为各国政府和企业面临的首要挑战之一。特别是在信息技术、云计算、物联网（IoT）、人工智能（AI）等技术不断发展的背景下，传统的边界安全防护模型已经无法满足日益复杂和多变的网络威胁。为了应对不断升级的网络安全风险，国际社会开始推动零信任（Zero Trust）安全架构的实施，推动全球网络安全战略的深刻变革。 国际零信任政策（图源中国信通院） 02.Steamory Gateway——以身份为核心的无端零信任网络 AI 访问代理与控制 在数字化转型和安全威胁日益增加的今天，零信任架构已经成为企业网络安全的核心。Steamory Gateway 作为一种无客户端零信任解决方案，以其独特的架构和技术优势，帮助企业在确保数据和应用安全的同时，简化了部署和使用过程。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。通过无客户端的 Web 应用用户访问代理，Steamory Gateway 将零信任安全控制与标准 Web 浏览器紧密结合。无论用户使用的是 Windows、macOS、Android 还是 iOS 设备，甚至是某些轻量级的操作系统，他们只需通过浏览器即可访问公司内网或外部的 Web 应用。通过浏览器内嵌的身份验证和访问控制机制，用户在访问前无需安装或配置任何额外的软件客户端，大大降低了部署的技术门槛。 全面的 Agent 访问代理 无论是 Web 应用、数据库还是 API 等后端服务，Steamory Gateway 都能够提供一站式的 Agent 访问代理。这使得企业在多个不同的应用和服务之间实现统一的访问控制变得更加简便。每一个访问请求都会经过身份验证和权限评估，确保只有授权的用户和设备可以访问特定的资源。无论是内部系统还是外部平台，所有的访问都可以在统一的安全框架下进行管理和监控。 并且 Steamory Gateway 集成了 MCP 协议，为各类 Agent 提供了高效的连接能力，企业能够轻松实现跨域资源的整合，无论是在跨云平台、跨地域的部署环境下，还是在复杂的多应用系统架构中，Agent 都可以高效、安全地访问所需的应用和服务。 动态风险评估 在现代企业的安全架构中，动态风险评估是零信任架构的重要组成部分。Steamory Gateway 通过实时分析 AI Agent 的行为模式和访问上下文，提供了一种智能、安全的方式来管理和控制访问请求。当风险评估发现某个 AI Agent 的行为异常时，系统会自动调整该 Agent 的访问权限。无论是操作权限的临时撤销，还是完全禁止某些高风险操作，都会根据具体的风险评估结果进行快速响应，显著减少潜在攻击的暴露窗口，确保系统在任何情况下都能够在严格的安全控制下运行。 跨域资源整合 Steamory Gateway 通过打破传统系统之间的壁垒，实现了跨域资源的无缝整合，使得 AI Agent 能够以一致的方式访问分散在不同云平台和系统中的资源，简化了跨域操作的复杂性，为复杂业务流程的自动化奠定基础。AI Agent 在跨域资源整合中的关键作用是它能够在不同云平台、不同数据中心之间，协调各类资源的高效访问。借助 Steamory Gateway，AI Agent 能够实时感知各个系统中的数据、应用和服务，并根据企业安全策略自动决策，选择最优的访问路径，将传统的手动操作转化为自动化操作，大大提高工作效率并减少人为错误。 03.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。 04.Steamory Gateway 如何革新零信任架构？ 以身份为核心的无端访问架构 传统的零信任架构通常要求用户安装特定的客户端软件来访问企业应用和数据，不仅增加了部署和运维的复杂性，还可能导致兼容性问题。尤其是在跨设备、跨平台的环境中，企业需要为每一个访问点配置不同的客户端，维护成本较高。Steamory Gateway 通过无客户端的设计，用户只需通过标准浏览器即可访问企业资源，无需在每台设备上安装任何软件。基于云原生技术的容器化和微服务架构，Steamory Gateway 能够支持动态扩展，适应企业不断变化的需求。无论是增加新的用户、设备，还是扩展新的应用服务，企业都可以快速部署和配置，无需繁琐的硬件和软件安装。 零信任一体化解决方案 与传统的基于边界的安全架构不同，零信任架构强调“永不信任，持续验证”的原则，无论是用户、设备、网络还是应用，都必须经过严格的身份验证与权限控制。Steamory Gateway 通过集中化的控制平台，将用户身份、设备身份、Agent 身份以及各种应用、数据、基础设施、网络服务的访问权限进行统一管理，实现跨系统、跨平台、跨地域的一体化安全防护，提升管理效率的同时降低了操作和维护的复杂性。企业不再需要面对多个分散的管理平台，而是通过一个集中的界面，便捷地配置和监控访问策略。 强大的可扩展性与集成能力 随着企业在数字化转型过程中对安全性的要求不断提高，身份与访问管理（IAM）逐渐成为企业网络安全架构的核心组成部分。Steamory Gateway 深度集成 Authing 和 GenAuth 的 IDaaS（身份即服务）能力，企业可以快速部署并使用如单点登录（SSO）、多因素认证（MFA）等身份服务，全面简化身份验证的流程，并将身份认证作为访问控制的核心环节。每个访问请求都要经过严格的身份验证和权限审查，确保只有符合政策要求的用户和设备能够访问敏感资源。 永不信任、持续验证的全方位防护 Steamory Gateway 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，即在用户身份验证的基础上，增加设备的合规性检查。在每一次访问请求中进行实时评估，实现持续验证和全方位的安全防护，确保只有符合安全标准的设备才能访问企业资源，防止不受信任设备的接入。并且通过 精细化资源访问控制，将访问权限的控制引入更多的上下文信息，如角色、部门、时间、地理位置等多个维度，确保每个用户和设备的访问权限都得到严格、动态的审查。如果发现任何潜在的风险或异常行为，系统会动态调整访问权限，防止不合规的访问，确保企业资源的安全。 开发者友好的集成能力 通过 Authing、GenAuth 开箱即用，开发者可以在现有的应用、身份和设备数据的基础上，快速实现零信任架构的部署，无需复杂的二次开发。凭借低代码配置界面，开发者可以快速定义安全策略，支持通过可视化操作简化复杂的设置过程，降低运维难度。这不仅节省了大量的开发和部署时间，还让开发者能够更加专注于业务功能的实现，而不必为安全配置的复杂性而担忧。无论是增加新的安全措施，还是调整现有策略，Steamory Gateway 都能够提供灵活、便捷的方式，帮助企业应对日益变化的安全挑战。 05.Steamory Gateway 可以帮助你的业务 Agent 应用的高效集成 场景挑战：随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，越来越多的企业希望让 AI Agent 高效地访问分散在内外部的多种应用系统和服务，以提升自动化和智能化的水平。然而，传统的集成方式通常依赖于大量的定制化开发，跨平台、跨云环境的集成更加复杂，企业需要为每个系统单独配置访问权限和安全认证机制。这不仅增加了开发和维护的难度，还可能导致系统之间的兼容性问题，影响整体集成效率。 解决方案：Steamory Gateway 作为核心访问控制平台，可以将企业内部的各类业务系统、数据库和微服务通过代理和托管方式对外部应用进行安全暴露，消除传统集成方式中跨平台、跨云环境带来的复杂性和高风险。AI Agent 无需在每个系统中进行单独的适配和配置，只需通过 Steamory Gateway 即可统一访问和管理多种内外部资源。同时，结合 Authing 或 GenAuth 的 Agent 身份管理，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。 敏感操作的精细安全控制 场景挑战：Web 应用处理大量的敏感信息和关键操作（如删除数据、查看敏感信息等），但传统的安全解决方案往往需要大量的开发工作，包括为每个敏感操作单独编写安全控制机制、实施繁琐的权限审核流程，甚至需要定制化的代码和繁琐的测试。随着业务系统的不断复杂化和敏感操作的不断增多，传统方案的成本和复杂性都在不断上升，企业面临着较大的运维压力和安全风险。 解决方案：Steamory Gateway 通过无缝集成 CAMFA，能够基于用户的访问环境和行为实时评估风险，进行动态认证。这意味着，当用户尝试执行敏感操作时，系统不仅会基于传统的身份验证进行审核，还会考虑用户的行为模式、设备合规性、访问位置等多个因素。企业无需进行复杂的开发或系统改动，以极低的集成成本，即可将 CAMFA 方案应用到现有的 Web 应用中，显著提升应用的安全性，防止恶意操作和滥用，加强对敏感信息和操作的保护。 零信任远程办公访问 场景挑战：在远程办公环境中，越来越多的企业面临着企业内部系统暴露在公网所带来的严重安全风险。在没有有效保护的情况下，攻击者可能通过互联网直接访问企业敏感数据和应用系统，增加了数据泄露和系统被侵入的可能性。传统的 VPN 需要员工在每台设备上安装专用的客户端软件，增加额外的 IT 运维负担。尤其 VPN 网络在多用户同时连接的情况下，容易成为攻击者的突破口，无法有效阻止各种复杂的网络攻击。 解决方案：为了解决远程办公中企业内部系统暴露和安全风险问题，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，避免了传统 VPN 和客户端软件的复杂性。企业可以确保员工无需在个人设备上安装任何额外的客户端软件，极大简化了部署和维护的工作量，员工可以无缝地使用各种终端设备（如笔记本、手机、平板等）访问企业资源，提升了工作效率和灵活性。 Steamory Gateway 将不仅仅是一个技术方案，更是企业数字安全管理的重要战略。 随着 AI、机器学习等技术的不断发展，Steamory Gateway 将进一步增强其自适应能力和智能化水平，能够更加高效地识别和响应各种安全威胁。对于企业来说，拥抱零信任不仅是对网络安全的升级，更是为未来的数字化、全球化发展奠定坚实的安全基础。Steamory Gateway 作为 Agent Infra 核心访问控制层，不仅打破了现有安全架构的局限，也为企业构建了更加灵活、智能的安全防线。Steamory Gateway 正成为推动企业数字化转型和安全升级的关键力量，为各行各业的数字化转型提供坚实保障。

  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！