第三是留下可审计的行动轨迹。企业需要看见Agent接到什么目标，调用了哪些模型、工具和数据，以及人类在何处批准或干预。传统日志常常只能告诉人们“系统发生了什么”，Agent审计还要尽量回答“它为什么这样做”。特别是当多个Agent互相委派任务时，监测和回放更为重要。

　　第四是考核绩效并办理“离职”。Agent的完成率、耗时、Token成本和业务收益需要持续评估。表现失常时，平台应当限权、暂停或回滚；业务变化后，旧Agent要及时下线。数量快速增长后，无人维护的“僵尸员工”很可能成为成本与安全黑洞。

　　一个新软件品类正在出现

　　Agent治理正在从概念变成产品竞争。美国国家标准与技术研究院在2026年启动AI Agent标准计划，把身份认证、安全交互和跨Agent协作列为重点。身份管理公司Okta开始把Agent视为需要独立登记、授权和注销的“第一类身份”。这意味着传统身份安全市场正在向“人类身份＋机器身份＋Agent身份”扩张。

　　中国厂商也开始抢占这一层。阿里云推出面向多Agent的统一注册、权限、审计、Token监控和成本控制能力；腾讯云的Agent网关则试图统一管理模型调用、MCP工具和多Agent协作。它们传递出一个清晰信号：企业级Agent的竞争正在从“谁能做出更多Agent”，延伸到“谁能让不同来源的Agent安全地一起工作”。