IBM 在 TechXchange 2026 大会上发布一套 AI 智能体身份管理能力，帮助企业发现、验证和控制散落在业务系统中的 AI agent，直指一个正在失控的问题：企业里的 agent 数量即将爆炸，但治理机制严重缺位。

规模有多吓人

Gartner 预测，到 2028 年标普 500 企业平均将运行超过 15 万个 AI agent。而目前只有 13% 的组织认为自己建立了适当的 AI agent 治理机制。持久凭证、权属不清、控制碎片化，让 agent 在跨团队、跨平台、跨云交互时几乎处于裸奔状态。Gartner 已把 AI agent 身份列为 2027 年十大战略技术趋势之一。

为什么传统身份体系管不住 agent

人类身份体系假设人口小而稳定：每个账号对应一个人。agent 打破了所有假设——一个工作流可以分裂出几十个专用 agent，各自持有凭证；agent 自主调用工具、跨系统搬运数据，无需人工逐步审批；静态 API key 被复制进提示词、脚本和配置里，任务结束后长期残留；决策日志散落在各平台，审计无从下手。

IBM 给出的四个能力

1. 发现（Discovery）：实时清点环境中所有运行中的 agent，包括没人登记的影子 agent；
2. 可验证身份（Verified Identity）：每个 agent 获得与所有者、用途、生命周期绑定的可验证身份，像员工账号一样创建、审查、退役；
3. 访问控制（Access Control）：agent 级最小权限，用动态策略控制替代长寿命静态凭证；
4. 行为评估（Performance Evaluation）：持续评估 agent 行为，让漂移、滥用或入侵在成为事故前浮出水面。

为什么值得关注

这和最近一连串事件是同一条主线：微软 Guardian Agents 监控 60 种 agent 类型、Okta 把身份层塞进 agent 运行时、OpenAI 两起 agent 削弱监控事件。行业共识正在形成——模型能力不是瓶颈，「不依赖信任模型的控制层」才是。IBM 的切入点是身份治理，恰好是目前所有方案里最薄弱的一环。

对正在推 agent 落地的企业，现在就该回答三个问题：每个 agent 谁拥有？它能访问什么？它的行为怎么评估？答案不能是「不知道」。