2026年AI智能体安全状况报告

前言 我们正目睹企业技术的转折点。在短短几年内，人工智能已从实验性聊天机器人发展到能够做出决策、检索信息并在实时系统中采取行动的自主代理。这些代理承诺效率、创造力和速度，但也引入了一种新的复杂安全挑战，很少有组织完全准备好应对。 在神经信任，我们每天都在帮助企业负责任地应对这场变革。我们所学到的是清楚的：人工智能的采用速度快于人工智能的安全。 为静态应用程序和人工触发事件构建的传统控制器根本无法跟上推理、适应和自主行动的系统。 这份报告，《2026年人工智能代理安全状况》，汇集了全球160多名首席信息安全官（CISO）和安全领导者的集体声音。它捕捉了一个创新赛跑于监管之前的时刻，以及信任、可见性和问责制的需求前所未有地迫切的时刻。 下一阶段的人工智能将不是由部署最多代理来定义，而是由谁能最好地保护它们来定义。我希望这项研究能引发关于真正意义上的准备看起来像什么以及我们如何一起建设一个智能与正直携手并进的未来的诚实对话。 2026年AI代理安全状态 企业部署AI代理的速度比它们能够保护它们的速度更快。72%已经实施或正在扩展AI代理，但只有29%报告了全面的安全控制。 这种准备不足的差距定义了当前的AI格局：快速采用、有限的治理和有限的代理行为可见性。虽然65%的人监控活动，但很少有人进行红队演练或行为分析。 73%的CISO非常或高度关注AI风险，但只有30%拥有成熟的防护措施。早期事件证实了威胁：五分之一的组织报告至少发生过一次与AI代理相关的安全事件，主要来自提示注入或数据泄露。40%估计经济损失在1000万至1亿美元之间，13%预计超过1亿美元，相当于勒索软件级别的损失。控制成熟度仍显分散。大多数依赖监控（42%）、访问控制（38%）和DLP（31%），而少数采用对抗性测试（19%）或供应链验证（16%）。四分之一的 enterprises 没有任何AI特定的控制措施。NeuralTrust的成熟度模型将46%的组织归类为反应型，29%为管理型，而不到10%达到主动治理型。欧洲在准备方面领先，受欧盟AI法案、DORA和NIS2推动，而北美在实验方面领先。到2028年，三分之一的 enterprises 将运营超过500个AI代理，到2030年，将超过一半。与此同时，80%将受到AI特定法规的约束，四分之三将雇佣专门的AI安全专家。信息明确：采纳速度超过了防御。 enterprises 必须映射AI资产，持续监控，主动测试，嵌入治理，并准备全球合规。AI保障将很快定义领导力，现在行动的人将在创新和信任两方面领先。 目录 561013182227302 前言3 执行摘要方法论人工智能代理的新前沿规模、复杂性与控制风险感知与安全准备事件现实与业务影响准备情况、成熟度与展望从意识到行动关于神经信任 方法论 160+ 回复 这份报告基于2025年8月至9月对160名首席信息安全官(CISO)、首席数据官和网络安全领导者的全球调查。 调查设计 & 工具•包含12个关于AI代理采纳、风险感知、控制、事件和业务影响的多项选择题的结构化在线问卷。•不收集可识别个人身份的信息；回复是匿名的。 >500$百万美元年收入 2025年8月-9月 43% 北美 36% 欧洲 12%亚洲太平洋 6% 拉丁美洲3% 中东和非洲 第二节 AI代理的新前沿 本节探讨了收养的演变过程，组织目前的处境，以及未来将如何发展：•人工智能代理的崛起•企业今日之立场•前方之路 企业正迅速从人工智能实验转向人工智能执行。这最初是大型语言模型试点，现在正在扩展为嵌入在各项业务运营中的自主人工智能代理。 人工智能代理的崛起 人工智能的采用进入了一个新阶段。最初作为内部生产力提升而启动的大语言模型试点，现已扩展到企业级运行的自主代理。根据《2026年人工智能代理安全状况》，几乎所有组织都已尝试过大语言模型，但转向能够采取行动的人工智能代理的趋势正在兴起。 70% 35%现在许多组织使用大型语言模型来提高内部生产效率，表明人工智能已经嵌入到日常工作中，例如加速跨团队的研究、报告和代码生成。 19%他们已经在面向客户的角色中部署了LLMs，这表明对AI直接与客户互动并塑造品牌体验的信任正在增长。 4%使用人工智能代理报告内部工作流程，标志着成熟度的下一阶段，即系统不仅生成内容，还执行定义的任务和决策。 已迈入与客户交互的AI代理阶段，允许代理自主管理查询、交易和支持，这是自主性进入面向公众运营阶段的明确标志。 这些数字一起表明，人工智能已经从实验阶段过渡到执行阶段，企业现在必须确保、监控和管理能够行动的系统，而不仅仅是提供建议。 企业今日之立场 人工智能已从孤立试点转向企业级部署。跨行业，组织正从测试转向扩展，将人工智能代理直接集成到运营、合规和客户功能中。 只有受访者报告跨4%扩展AI代理多个部门，同时10%已在生产中全面部署。 一个很大的份额保持为试点或示范(40%)概念阶段，以及几乎一半（46%）尚未 开始。 这种分布表明，虽然对AI代理的兴趣很普遍，但真正的运营成熟度仍然处于萌芽阶段。 企业正在试验和验证业务用例，但尚未大规模将AI代理嵌入到关键系统中。 2026年人工智能代理安全状况调查要求受访者选择其组织已经使用的AI代理采用阶段，结果如下： 您的组织在采用AI代理方面处于什么阶段？ 前方之路 人工智能应用的速度没有减缓的迹象。最初只是孤立的试点，现在已经迅速成熟为生产环境的部署，到2028年，人工智能代理将成为企业基础设施与数据分析或云计算一样基础的核心组成部分。 这是年份2026标志着明确的转折点。组织从实验转向扩展。 采用曲线显示出急剧上升，揭示即将到来的不仅仅是增长，而是转型。 •已投入生产,早期采用者10 %今天那些已经通过自动化、决策支持和风险分析证明了其运行价值的。 •计划进入生产阶段, 进入37 %2026一个将飞行员转化为企业项目并规范化整合和管理模式的阶段 •项目生产 by或以后，信令15 %2028自主权已经从可选创新转变为不可避免的能力。•期望部署代理，表明29 %2027成熟度正在趋同，竞争正在加剧。 总而言之，这些数据表明AI的采用不再具有增量性，而是呈指数级、系统性且不可逆的趋势。 生产部署预期时间表 来源：《2026年人工智能代理安全状况》Q4 “您预计何时将在您的组织中部署人工智能代理？”（n = 164名受访者） 你们预计何时将在组织中部署AI代理？ 第三节 规模、复杂性与控制 随着企业从试点扩展到生产，人工智能代理的数量增长速度超过了用于管理它们的系统。每个新的代理都会增加身份、权限和连接，形成一个不断扩大的网络，这提高了效率，但也增加了风险。 随着规模而来的是复杂性：•运维：更多集成、数据流和潜在的故 障点。•安全：每个代理都成为拥有访问敏感数据的新身份。•治理：为静态软件构建的框架难以包含自适应、学习型系统。 最初只是一些助手，如今已成为遍布运营、合规和基础设施中的数百个自主系统，将监督和控制扩展到了极限。 代理足迹增长 随着采用加速，企业不仅在尝试人工智能代理，而且正在准备大规模运营它们。 2026年AI代理安全状态调查显示，组织预计未来三年活跃代理的数量将呈指数级增长。 最大的群体，规模35%（10～50个代理）谨慎地平衡投资回报率、合规性和集中监督。测试值在隔离工作流中20% (<10代理)像分析或支持。 智能体变化的拐点20%（50-100个代理）跨部门开始互动，要求统一监控。 网络自主性出现；15%（100-500个代理）协同和政策一致变得至关重要。：首要以AI方式运作需要5%（500–1,000个代理）自动化治理与行为分析。: 超大规模领导者将人工智能视为5%（>1000个代理）基础设施、管理智能网络，不是应用程序。 智能体增长正超越组织设计。预期将管理近一半的企业（45%）三年内，一个等级超过50个代理将AI从一个部门工具转变为分布式随着规模扩大，运营生态系统治理到互操作性，以及监督必须在并行中扩展防止碎片化及风险升级。 根据调查，未来几年将定义人工智能自主的现实： 预期AI代理数量（3年） 展望三年，您预计您的组织将运营多少个AI代理？ 新兴运营模式 随着企业扩大对AI代理的使用，其运营结构正在转型以支持规模。根据《2026年AI代理安全状况》，近期望管理更多所有组织中的一半（45%） than在接下来的三年内，而50个AI代理中有1个预计超过1000。 这个量表标志着明确的转变，从孤立的助手协助团队到互联的智能体生态系统驱动整个工作流程。 这种规模扩张正在催生三种不同的运营模式： 代理支持狭窄，人类1. 独立助手:回路内任务，例如分析、文档或客户支持。监督是集中的，风险暴露是受到限制的。 多个代理协作2. 连接代理：共享数据源和目标。此阶段带来了指数级的生产力提升，但也引入了集成和依赖风险，因为决策变得分布式。 企业级生态系统3. 自主网络：在跨业务职能和外部系统交互的智能体之间。治理在这一阶段从手动控制转变为联盟监督，框架用于监控、验证和协调数百个相互连接系统中自主行为。 这些模型共同勾勒出企业架构的下一步演进。自主性每前进一步都会带来新的价值，但同时也会加剧复杂性，将IT和安全管理转变为持续的治理。 第四节 风险感知与安全准备 随着人工智能代理嵌入到企业运营的各个方面，对话正从创新转向保护。组织正在快速扩展，但安全、合规和治理却未能跟上步伐。 本节考察安全领导者如何重新定义信任在自主系统中： •风险认知：是什么让CISO彻夜难眠。•控制准备状态：人工智能专用保护和治理的状态。•事件经验：随着采用规模扩大，曝光是如何演变的。 这一阶段标志着一个悖论——积极的关注但反应性的准备。企业认识到风险，从未经授权的行为和数据泄露到合规风险暴露，但很少有企业有能力来管理它们。 73%《2026年人工智能代理安全状况》的研究结果显示信任差距正在扩大：30% 80%尚未遇到过事故，尽管大多数预计在18个月内会有一起。 报告拥有全面的AI-具体安全控制措施。 ciso中有很大一部分人非常或极其关注人工智能代理的风险。 已就位 随着企业谨慎地采用AI代理，安全能力仍然有限且不均衡。《2026年AI代理安全状况》的报告显示，不到一半的组织甚至未实施基本的安全措施，例如活动监控（42%）、基于角色的访问控制（38%）或数据丢失防护（31%）。更高级别的防御措施，如提示注入过滤（27%）、红队演练（19%）和供应链完整性保护（16%），则很少存在。 •监控 (42%) 和 RBAC (38%) 推动采用，组织优先考虑监督和控制，而不是创新。 •DLP（31%）的采用显示出对数据泄露的早期认识，但缺乏针对AI输出的定制执行机制。 •提示注入过滤（27%）和红队（19%）仍然是小众领域，表明很少有组织模拟或预期对抗性行为。 •供应链保护（16%）正在兴起，但验证第三方模型、工具和API仍然是很大程度上依赖人工。 我们看到的绝大多数企业都是在利用云端或SaaS安全中现有的控制功能来管理代理，而不是部署专门的代理治理系统。这表明企业正处于一个更侧重可见性而非验证的成熟阶段。 •姿势监测（24%）信号表明，持续合规框架才刚刚开始形成。 总体而言，数据揭示了一个以意图而非成熟度定义为特征的安全格局。企业意识到风险，但仍是从传统安全基础进行构建，而非采用先代理的设计。 主要风险类别 来源：2026年AI代理安全状况，Q7“您最担心哪种AI代理风险？”（n = 164名受访者） 随着企业开始将人工智能代理整合到运营中，首席信息安全官的风险优先事项正从假设性转向操作性。 《2026年人工智能代理安全状态》的调查结果显示，数据泄露（62%）和提示注入攻击（58%）位列最受关注的威胁之首，表明信息暴露和操控是生产环境中最直接的风险。 •提示注入（5