AWS提出“graduated autonomy”分级自治机制：AI代理权限从试用期到自主运行的四级跃迁

AWS近日提出了一种名为“graduated autonomy”（分级自治）的架构模式，旨在破解当前AI代理权限管理中全权访问风险高、只读模式价值低的二元困境。该方案让代理在持续表现可靠的前提下逐步获得更高级别的权限，而一旦性能下降则会被立即降级，从而在安全与自动化效率之间取得平衡。实现上，系统基于Amazon Bedrock AgentCore、Amazon DynamoDB和AWS CodePipeline构建，通过一个加权0-100评分模型，在滚动50次操作窗口内评估代理行为，并划分T1 Probation（试用期）至T4 Autonomous（自主运行）四个层级。升级过程带有滞后机制以避免频繁波动，但降级则即时触发，确保风险可控。这一思路为企业部署自主AI代理提供了可落地的治理框架，也反映出AI安全从静态授权向动态信任演进的前沿趋势。