Infoblox預測，2027年AI將由互動式問答與內容生成工具，進一步轉向能自主管理流程、存取企業系統、執行決策及與其他代理協作的「AI代理」。隨代理嵌入日常營運，資安焦點將由單純修補弱點，轉向身分、權限、行為可視性及責任歸屬。
Infoblox高階主管同時預警，企業快速部署代理，卻未能同步建立治理機制，造成安全團隊往往無法掌握哪些代理正在運作、可觸及哪些系統與資料。每個未受治理的AI代理，都可能成為攻擊者事先未被察覺的新入口。
DNS也將成重要觀測與管制層級，因多數代理連線外部服務都須經過名稱解析。Infoblox主張以DNS、網路流向、歷史行為基線與細緻權限監控，補足單一控制點的盲區。
這場變遷的核心並非單純的「AI是否更危險」，而是企業營運效率、代理所需情境權限與資安最小權限原則之間的結構性衝突。AI代理要完成跨系統任務，往往必須同時讀取電子郵件、客戶通話、程式碼、行事曆與付款資訊；權限越多，代理表現越好，遭滲透後的爆炸半徑也越大。傳統零信任要求「只給必要權限」，但代理設計天然要求「把足夠上下文交給系統」。
Infoblox預測，企業通常會在效率壓力下選擇擴大代理的內部存取權限。其後果是，單一遭控制的代理或連接器，可能比任何一名員工都擁有更廣的資料能見度。這使資安團隊無法只依賴授權清單，而必須追蹤代理實際碰觸哪些資料、連上哪些服務，以及資料流向何處。
另一項利益角力發生在攻防成本結構。企業防禦工具多採按用量計價，攻擊者卻能利用開放權重模型，以較低成本大量生成客製化釣魚內容、深偽影像及多語言仿冒網域；所謂「代理型阻斷服務」正是藉由耗盡防禦方模型額度，迫使其在追加預算與曝露風險之間二選一。
不過，Infoblox也提醒，不宜把一切歸咎於失控代理。許多事故根源仍是未修補系統、權限缺口及長期不足的基礎安全衛生。DNS、端點與身分管理不是繞過舊問題的替代品，而是AI擴張風險後更不能省略的底層防線。
AI代理的演化將重演雲端與行動裝置的普及路徑：起初是少數試行工具，之後因使用者習慣、流程整合與產品競爭迅速擴散。這不是單純新增一種軟體，而是企業應用介面、員工身分、軟體授權、服務水準與資安責任鏈同步重寫。
技術上，最大瓶頸不是判斷單一動作來自人還是機器，而是預測代理已出現異常後的下一步。Infoblox認為，長期累積的人類DNS行為資料將提高辨識能力，但在完整預測能力成熟前，企業仍將長期處於被動應變。
01 起因觸發：AI代理由問答工具轉向可自主執行流程、存取系統與調度其他代理
02 一階傳導：企業資安、網路、雲端與服務台被迫整併身分、權限及行為治理
03 二階擴散：DNS、端點、模型供應商、軟體授權與保險市場重新設計代理控管標準
04 宏觀終局：數位身分、企業責任與跨境資安規範開始以非人類使用者為核心重構
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