Agent 与工作流01
OpenAI 在 DevDay 宣布 ChatGPT 周活跃用户突破 12 亿，约相当于全球人口的 15%。这么多人和越来越多的 AI 智能体同时发起请求，每次聊天、API 调用和模型调用都得先验证身份和权限，传统集中式身份系统在高并发下容易成为瓶颈。OpenAI 采用 Ory 的解耦认证引擎和 OAuth2/OIDC 基础设施，让令牌校验在边缘以无状态方式完成，减少反复回查中心数据库。文章还比较了自托管可组合 IAM 与传统身份 SaaS 在数据主权、成本和扩展方式上的差异，并提到让智能体先“观察模式”运行、再收紧权限的思路。对读者的价值是：了解面向超大规模和智能体负载设计身份鉴权时的关键取舍。
文中可用工具
- Ory提供解耦的认证引擎和 OAuth2/OIDC 身份基础设施，供 OpenAI 这类超大规模场景使用
- Ory Kratos处理身份生命周期、凭证哈希和会话管理的微服务
- Ory Hydra高性能 OAuth2/OIDC 服务器，负责签发访问令牌和管理授权流程
- Ory Keto基于 Google Zanzibar 模型的细粒度权限控制引擎，评估关系元组
- ChatGPTOpenAI 的聊天产品，文中称其周活跃用户已超 12 亿
- Codex原文仅提及名称，未说明具体用途
- CockroachDB分布式 SQL 数据库，用于跨区域复制身份验证状态
- Spanner原文仅提及名称，未说明具体用途
- Postgres原文仅提及名称，未说明具体用途
- Auth0文中作为传统多租户身份 SaaS 的例子出现
- Okta文中作为传统多租户身份 SaaS 的例子出现
- Ping Identity文中作为传统多租户身份 SaaS 的例子出现
Agent 与工作流02
LangChain 公司为市场、销售和工程团队搭建了内部智能体，并说这些智能体已经明显改变了团队的工作方式。他们遇到的核心问题是：智能体该在哪儿跟人交互、代表谁的身份去操作、记住哪些信息、在哪里安全执行代码，以及如何定时自动运行。他们的做法是让智能体住在员工日常用的 Slack 里，区分“代表提问者本人”和“用固定身份”两种权限，把记忆分成全员共享和按用户两层，代码放到隔离沙箱里执行，并让很多任务由定时或事件触发而非人工唤起。这些智能体都基于 Managed Deep Agents 构建，官方称现在就可以按快速上手文档试用；但文章也承认记忆这块探索最少、还有很多工作要做。
文中可用工具
- Slack员工日常聊天的地方，智能体以独立应用形式入驻，可私聊或在频道里被@
- OpenSWE工程智能体，能起草代码合并请求（PR），也会审查所有 PR
- GTM Agent面向市场销售流程的常驻智能体，监控和回复邮件、跟进新线索、发每日简报、执行外呼动作
- Content Studio市场内容智能体，按公司风格和定位起草博客、图片、PPT、视频等素材
- LangSmith Sandboxes提供隔离沙箱环境，智能体在其中执行代码并通过密钥代理安全访问需要认证的服务
- Managed Deep Agents托管式智能体基础设施，在上述开源框架之上提供频道、定时任务、沙箱、记忆、身份等能力
- Deep Agents开源智能体框架，Managed Deep Agents 建立在它之上
- SalesforceGTM Agent 用固定身份访问的客户关系管理工具
- NotionContent Studio 使用的文档工具，操作时代表发起请求的用户本人
- TwitterContent Studio 使用公司固定账号凭据操作，且只有白名单用户能做发帖等操作
- GitHubOpenSWE 在后台运行时以 GitHub 应用自己的身份操作，用户发起时则用该用户的 GitHub 账号