第二部分：安全边界¶
如果说第一部分是在搭建基础架构图景，那么这一部分里，同一个支持智能体第一次真正走到高风险地带：接触数据、调用工具、执行带副作用的动作。
这一部分的快速路线
如果你想快速读完关键部分，可以这样走：
这三步已经足够组成一个可工作的生产轮廓，而不只是安全术语表。
第二部分规范案例路线（Part II canonical case routes）
在安全边界（security perimeter）中，三个规范案例（canonical cases）需要不同控制点（control points）。支持分诊（Support triage） 检查工单写入（ticket writes）的工具网关（tool gateway）、审批暂停点（approval stop）、审计轨迹（audit trail）和最小权限访问（least-privilege access）。内部知识助手（Internal knowledge assistant） 检查受保护读取（protected reads）的检索边界（retrieval boundary）、访问控制（access control）、提示组装（prompt assembly）和出口过滤（egress filtering）。事故协调（Incident coordination） 检查响应期间副作用（side effects during response）的升级工具（escalation tools）、通知审批（notification approvals）、事故数据边界（incident-data boundary）和审计轨迹（audit trail）。
这一部分的意义，是避免你产生一个危险错觉，好像智能体的安全可以“以后再补”。对这条贯穿全书的支持场景来说，正是在这里你会清楚看到：如果边界没有先定义好，智能体就会从“帮忙”滑向“制造新风险”。
- 如果信任边界没有提前定义好，智能体很快就会把多余上下文一起拖进来；
- 如果工具没有隔离，一个糟糕的调用就会变成真实事故；
- 如果策略、审批和审计没有嵌进运行时，团队会在最不合适的时候失去控制。
这一部分解决什么问题¶
- 智能体系统关键威胁的地图；
- 一套实用的安全边界模型；
- 一组控制点：入口、提示组装、模型网关、检索、工具、出口；
- 策略即代码和门禁执行示例；
- 一个能和安全团队认真讨论的基础，而不是只停留在抽象口号上。
本部分内容¶
- 第 3 章：安全边界与信任边界
- 第 4 章：工具网关、审批与审计轨迹 这一章继续同一个支持场景，讲的是系统准备把“判断”变成外部动作的那一刻。
- 第一部分：基础
- 参考资料
这一部分之后去哪里¶
这一部分之后，下一步自然就是进入 第三部分：决定智能体到底允许记住什么，retrieval 怎样把上下文带回来，以及怎样不让记忆层变成新的风险来源。