探秘 AgentRun丨动态下发＋权限隔离，重构 AI Agent 安全体系

推荐语

AgentRun 通过动态下发和权限隔离技术，为 AI Agent 提供了前所未有的双向安全保障。

核心内容：
1. 入站凭证管理：灵活控制外部访问权限，实现动态更新
2. 出站凭证机制：定时查询与缓存方案确保安全调用外部服务
3. 凭证库加密存储：彻底消除代码中的敏感信息泄露风险

杨芳贤

53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

在构建 Agent 应用时，凭证管理是一个容易被忽视但又极其重要的问题。一个典型的 Agent 应用会面临两个方向的凭证需求：向内，用户如何安全地调用你的 Agent？向外，Agent 如何安全地调用外部服务？

传统做法存在诸多问题。硬编码在代码里容易泄露且难以更新，存在配置文件中同样有安全风险，每次都手动传递不仅麻烦还容易出错，让大模型处理凭证更是巨大的安全隐患。更棘手的是，当凭证需要更新时（比如 API Key 过期、权限变更），如何在不重启服务的情况下动态更新？函数计算 AgentRun 的凭证管理系统就是为了解决这些问题而生。

函数计算 AgentRun 的凭证管理分为两个维度，分别解决“谁能调用我”和“我能调用谁”的问题。

入站凭证用于控制外部用户或系统如何访问你的 Agent 应用。当你创建一个 Agent 并对外提供服务时，需要确保只有授权的用户才能调用。函数计算 AgentRun 提供了灵活的入站凭证管理，可以为不同的调用方生成独立的凭证，设置不同的权限和配额，控制每个凭证能访问哪些 Agent、调用频率限制、有效期等。

由于所有请求都经过函数计算 AgentRun 网关，入站凭证可以实现真正的动态更新。比如你的 Agent 对外提供客服能力，可以为不同的业务部门生成不同的入站凭证，每个部门只能访问各自授权的 Agent。当某个部门的凭证泄露时，可以立即撤销并重新生成，所有变更在网关层实时生效，不影响其他部门的使用，也无需重启任何服务。

出站凭证用于 Agent 访问外部服务时的身份认证。Agent 应用通常需要调用各种外部服务：大模型 API（OpenAI、Claude、Qwen 等）、数据库、第三方工具、企业内部系统等，每个服务都需要相应的凭证。传统方式下，开发者要么把这些凭证硬编码在代码里，要么通过环境变量传递，不仅不安全，更新时还需要重启服务。

函数计算 AgentRun 采用了一套巧妙的定时查询与缓存机制来管理出站凭证。所有出站凭证统一存储在加密的凭证库中，代码里不再出现任何敏感信息。Agent 启动时会从凭证库拉取所需的所有凭证并缓存到本地，运行过程中直接使用本地缓存，避免频繁的网络请求带来的性能开销。同时，系统会定期进行健康检查，主动查询凭证是否有更新，发现变更时只更新发生变化的凭证。如果健康检查失败，会自动重试，确保凭证始终可用。

这种定时查询方案带来了多重价值。从性能角度看，本地缓存避免了每次调用都查询凭证库，大幅降低了延迟和网络开销；从可用性角度看，即使凭证服务短暂不可用，缓存的凭证仍然可用，不会影响 Agent 的正常运行；从安全性角度看，定时健康检查确保凭证泄露或过期时能在几分钟内完成更新，而不需要等到下次部署。最关键的是，整个更新过程对 Agent 代码完全透明，开发者无需编写任何凭证更新逻辑，专注于业务实现即可。

这种最终一致性的设计在实践中被证明是最优的平衡：既保证了性能和可用性，又实现了凭证的动态更新能力。相比于每次都实时查询（性能差）或者只在启动时加载（更新不及时），定时查询方案在三者之间找到了最佳平衡点。

函数计算 AgentRun 的凭证管理在两个关键场景发挥作用，展示了从理论到实践的完整闭环。

当你的 Agent 需要调用多个大模型时，每个模型都需要各自的 API Key。以前你可能需要在代码里硬编码这些 Key，或者通过环境变量传递，但这样做存在安全风险且更新困难。有了函数计算 AgentRun 的凭证管理，你只需要在平台上配置各个模型的出站凭证，给每个凭证命名（如 openai_key、qwen_key），然后在 Agent 配置中引用这些凭证名称。

运行时系统会自动注入实际的 Key，你的代码里完全看不到任何敏感信息。当某个模型的 Key 过期需要更新时，只需在凭证管理界面更新，几分钟后所有使用该凭证的 Agent 会通过定时健康检查自动获取新的 Key，无需修改代码或重启服务。这种体验就像是有一个智能管家在后台默默地帮你管理所有的钥匙，你只需要告诉他你要开哪扇门。

# Agent 配置示例（伪代码）models:  - name: gpt-4    credential: ${credentials.openai_key}  # 引用凭证名称，不暴露实际Key  - name: qwen-max    credential: ${credentials.qwen_key}

回到之前提到的 FunctionQ 案例，这是一个更复杂但也更能体现凭证管理价值的场景。Agent 需要通过 MCP 调用 CLI 工具查询用户的函数计算资源，这些工具需要用户的 AccessKey 和 SecretKey。关键问题是：如何在不暴露凭证给大模型的前提下，让工具能够正确调用 API？

函数计算 AgentRun 通过前置 Hook 实现了优雅的动态凭证注入。用户在平台上配置自己的出站凭证后，Agent 调用工具时请求中只携带用户 ID，不包含任何凭证信息。前置 Hook 拦截请求，根据用户 ID 从凭证库获取对应的凭证，然后将凭证注入到环境变量或请求参数中。工具使用注入的凭证执行实际操作，后置 Hook 再清理敏感信息并记录审计日志。整个过程中，凭证从未暴露给大模型，也不会出现在 Agent 的代码中，真正做到了安全可控。

函数计算 AgentRun 的凭证管理系统带来的价值远不止“管理凭证”这么简单。从安全性角度看，凭证不再出现在代码和日志中，集中加密存储大幅降低泄露风险，即使某个凭证泄露也可以快速撤销和更换。从开发效率角度看，开发者不需要关心凭证如何存储、如何传递、如何更新，只需在配置中引用凭证名称，系统自动处理剩下的事情。从运维角度看，凭证更新不需要修改代码、不需要重新部署、不需要重启服务，在管理界面更新后通过定时机制自动生效。

更重要的是，凭证管理让 Agent 应用从“能用”变成“敢用”。企业不再担心凭证泄露的风险，不再为凭证更新而头疼，不再因为安全问题而犹豫是否将 Agent 应用部署到生产环境。这种信心的建立，才是凭证管理最大的价值所在——它消除了企业拥抱 AI Agent 的最后一道顾虑，让技术真正为业务创造价值。

函数计算 AgentRun 的无代码到高代码演进能力，现已开放体验：

查看更多产品详情：https://www.aliyun.com/product/fc/agentrun

1. 快速创建：访问控制台（https://functionai.console.aliyun.com/cn-hangzhou/agent/explore），60 秒创建你的第一个 Agent
2. 深度定制：当需要更复杂功能时，一键转换为高代码
3. 持续演进：利用函数计算 AgentRun 的基础设施能力，持续优化你的 Agent

从想法到上线，从原型到生产，函数计算 AgentRun 始终是你最好的伙伴。欢迎加入“函数计算 AgentRun 客户群”，钉钉群号：134570017218。

一句话介绍：函数计算 AgentRun 是一个以高代码为核心的一站式 Agentic AI 基础设施平台。秉持生态开放和灵活组装的理念，为企业级 Agent 应用提供从开发、部署到运维的全生命周期管理。

函数计算 AgentRun 架构图

函数计算 AgentRun 运行时基于阿里云函数计算 FC 构建，继承了 Serverless 计算极致弹性、按量付费、零运维的核心优势。通过深度集成 AgentScope、LangChain、RAGFlow、Mem0 等主流开源生态。函数计算 AgentRun 将 Serverless 的极致弹性、零运维和按量付费的特性与 AI 原生应用场景深度融合，助力企业实现成本与效率的极致优化，平均 TCO 降低 60%。 

让开发者只需专注于 Agent 的业务逻辑创新，无需关心底层基础设施，让 Agentic AI 真正进入企业生产环境。