AI热榜 此次发布针对的是企业日益严重的一项挑战：随着可用于构建 Agent 的模型和框架不断增加，企业用于管理 Agent 身份、权限、行为和生命周期的基础设施却往往彼此割裂。
WSO2 的方案将 Agent 治理与 Agent 逻辑分离，使企业能够独立于底层模型、框架或运行时，统一应用通用控制机制。
Agent Manager 于 2026 年 6 月进入 Beta 阶段。
此次正式发布进一步增强了 Agent 身份能力，增加了针对 Model Context Protocol（MCP） 交互的治理控制，以及云原生 Kubernetes 的沙箱运行时。
该平台支持云端、本地部署和混合环境，使企业能够管理 Agent，而不必将治理能力绑定到某一家 AI 提供商。
此次发布的核心之一是 Agent 身份与授权。
与传统应用不同，Agent 可以调用工具、访问 API、委派任务以及与其他 Agent 交互，因此也带来了更多关于权限边界和责任归属的问题。
Agent Manager 提供了一个集中式的 Agent 清单和管理层，具备可验证的 Agent 身份、基于角色的访问控制、委派、Token 交换以及访问权限撤销等能力。
平台还提供生命周期控制，可以推动 Agent 从开发环境进入 Staging 和生产环境，并支持在需要时暂停 Agent。
该平台提供 40 多项内置控制能力，覆盖个人身份信息（PII）脱敏、速率限制等领域。
这些策略可以应用于 Agent 工作流的不同层级，包括 Agent、MCP 和 LLM 层。
正式发布还引入了沙箱执行运行时，这反映出业界越来越关注 Agent 被赋予文件、工具、API 以及企业系统访问权限后所带来的风险。
该 Kubernetes 原生运行时旨在为 Agent 执行提供受控环境，同时允许对 Agent 的活动进行监控和管理。
Agent Manager 还使用 OpenTelemetry 进行追踪并提供评估能力，用于持续监控 Agent 的行为。
基于规则和基于 LLM 的评估都可以用于识别异常情况，例如 Token 消耗异常、行为发生变化或响应质量下降。
WSO2 的方案建立在框架和模型无关的基础之上。
该平台支持包括
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