深度分析 AI Agent 權限失控的解藥：從「最小權限」演進至「最小化自治權」理論 面對 AI Agent 系統中權限可組合化且能互相影響的特性，傳統的最小權限原則已不足以確保安全。本研究提出「最小化自治權」理論，透過超度量樹量化資源間的結構距離，並結合影響力圖分析 Agent 間的潛在影響力路徑。此框架能有效偵測權限組合與決策操縱等共謀風險，為企業在部署 AI Agent 時提供更深層的權限管控與安全審計能力。
