우버와 Auth0가 AI 에이전트의 접근 제어 문제를 다루고 있다.
우버는 다중 에이전트 AI 워크플로우에서 신원 전파를 위한 내부 아키텍처를 설명했다. 이 디자인은 에이전트가 작업을 위임하고 내부 도구를 호출할 때 사용자 맥락, 에이전트 출처, 스코프가 제한된 접근을 보존하는 것을 목표로 한다. Auth0는 AI 에이전트가 위임된 권한, 제한된 자격 증명 및 명시적 인간 승인 경계에 기반해 권한을 가져야 한다고 강조하고 있다.
Uber and Auth0 address access control issues for AI agents.
Uber recently described an internal architecture for propagating identity across multi-agent AI workflows. This design aims to preserve user context, agent provenance, and scoped access as agents delegate work and call internal tools. Auth0 aligns with this perspective, asserting that AI agents need permissions based on delegated authority, scoped credentials, and explicit human approval boundaries.