可以從以下五個層面來拆解：

1. 它是誰（身分與存取權限）

目前的 AI Agent 多半是在我授權之後，直接以我的身分取得某個服務的完整存取權。例如它拿到的是整個 Gmail 的存取權，而不是針對某一封信件，多數系統目前還無法把權限切到這麼細。另一個方向是讓 AI Agent 擁有獨立於使用者的專屬身分，這類機制已經有廠商開始推出，例如微軟的 Microsoft Entra Agent ID。

2. 它可以做什麼（工具呼叫與行為能力）

它可以呼叫哪些工具？是只能讀信、寫草稿，還是可以寄信、刪信？其中的關鍵在於，我們是否賦予 AI Agent 對外發送訊息的能力。比較保守的做法是只允許它撰寫草稿、列出收件人清單，但不能直接把信寄出。

3. 它可以碰到哪些資料（資料隔離與沙盒）

它能讀取的資料範圍，是只限特定標籤的信件，還是一經授權就能存取所有信件？這關係到它會不會讀到私人資料，甚至進一步洩漏公司的商業機密。比較好的解法是另外建立一個沙盒（sandbox，一個與外界隔開的獨立空間），裡面只放 Agent 可以讀取的郵件或檔案，並與整台電腦的下載資料夾分開，讓 Agent 從一開始就碰不到其他機密內容。

4. 時間與有效性（Just-in-Time 授權）

好的授權應該在需要的當下才發放，用完即失效，也就是 Just-in-Time（即時授權）原則。傳統的帳號或 API（應用程式介面）token 授權，有效期往往是數天甚至永久；Just-in-Time 授權則是依照當下的任務發放，例如 5 分鐘後或任務完成後就自動失效，每次都是為了完成特定任務，才重新取得一份全新的授權。

5. 如何確認（以「可逆性」劃分 Human-in-the-loop）

授權機制需要包含 Human-in-the-loop（人在迴路中，指關鍵步驟由人類把關），但又要避免讓人產生「同意疲乏」，也就是確認視窗跳出太多次，使用者最後不看內容就直接按同意。比較好的方式，是以「操作是否可逆」作為分界線：

如果 Agent 做的事情是可逆的，例如寫草稿，就算內容寫錯，我們也能修改或刪除，就不需要層層把關；但如果是寄出信件，對方一旦收到、讀到就無法收回，或是涉及付款、刪除等操作，這類不可逆的行為就必須由人類介入確認。