安全与治理
围绕安全与治理的文章，关注可执行业务本体、受治理的数据、应用搭建和 Agent 工作流的实践。
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已发布Power Platform 锁定：Dataverse、Azure 与自托管
取舍 Power Platform 的优势是真实的：身份、Teams、Dynamics 和账单都在同一个租户里。但若你关心主权、规模化成本或 AI 改动审查，Dataverse 和 Azure 运行时就是必须提前算清的边界。
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已发布Lovable 上
生产 安全吗： 访问 控制 审查 问题 Lovable 很适合快速原型，但生产系统的问题不是能不能跑，而是谁能审查访问控制。RLS、前端过滤和安全扫描都重要；真正的边界必须在服务端可见、可强制、可签字。
安全与治理 开发者 Lovable -
已发布开放
与封闭 企业 本体： 谁拥有 业务 语义层 2025 年 11 月到 2026 年 8 月，五家平台各自交付了业务语义层，而且大多把 MCP 读取通道开放了出来，定义本身却仍留在平台里。协议开放，定义封闭——归属之争因此更尖锐了。
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已发布EU AI Act 审计
准备： 你的 AI 运行时 能交出 证据吗 AI Act 的多数规则按官方时间线将在 2026 年 8 月 2 日适用。审计真正要看的不是模型多强，而是运行时能否交出谁授权、动了什么、证据在哪。
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已发布AI Agent 定价：
按动作 计费与自托管 运行时 成本 按动作或按 token 计费看起来灵活，但 agent 越自主，中间工具调用越多。真正的成本账要同时看用量曲线、数据出域、平台锁定，以及什么时候自托管才划算。
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已发布企业 AI Ontology：
为什么 业务 定义 与运行时 都应该 开放 2026 年 6 月 Ontology MCP 正式可用：厂商自己把 agent 接口交给了开放协议，定义层也在跟进。唯独运行时没人打开——而可移植性恰恰住在那一层。
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已发布AI Agent 权限
检查 跑在哪一层： 查询下推、 字段脱敏与工具 闸门 该不该守权限已经没有争议；决定这道边界真假的是检查跑在哪一层。数据进入模型上下文之后再过滤，等于没过滤——那是纸面权限。本文拆开查询、字段、工具闸门三个执行点，以及平台明确不兜底的两处。
安全与治理 业务决策者 AI 智能体智能体权限 -
已发布自托管 AI 应用
平台： 为什么 运行时 属于你 当 AI 开始读取业务数据、触发流程、生成应用和调用工具，企业真正要控制的不只是模型，而是承载对象、权限、工具、审批和审计的运行时。
安全与治理 IT / CIO -
已发布AI Agent 数据
安全 边界： 如何 在企业 权限内 工作 企业不是不想让 AI agent 使用业务数据，而是不允许它绕过身份、权限、审批和审计。真正可上线的 agent，必须像一个受控用户，而不是影子管理员。
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