授权层将需要的角色
七个角色群组，每个都标注了研究院对其成熟度的自行判断。正在出现：已在某处以各种头衔被招聘、任职或受法律要求。预测中：在某个框架、法规或研究中被点名，其影响将在未来一至七年内显现。由研究院提出：由研究院提出并如此标注的头衔。它们均不是获得承认的职业、官方资格或已确立的职业头衔，研究院也不主张任何头衔为其所有。
| 角色 | 解决的问题 | 处理的授权或风险 | 产出的证据 | 可能出现的场景 | 成熟度 |
|---|---|---|---|---|---|
| Mandate Engineer | 将一条指令或业务需求转化为面向合成行动者的有边界、可验证、可撤销的授权 | 一个或多个智能体的范围、许可、禁令、限制、升级与撤销 | 授权规格与授权边界；主张–证据矩阵；运行与撤销记录；证据记录 | 任何将重大工作委派给智能体的组织；Foundation 课程培养的第一个角色 | 由研究院提出 |
| Delegation Architect | 设计授权如何经由编排器、子智能体、工具与身份传递而不丢失归责 | 再委派、机器身份、权限继承、职责分离、嵌套监督 | 委派与身份图谱；许可与执行矩阵；集群授权登记册 | 运行智能体集群或编排式多智能体工作流的组织 | 预测中 |
| Evidence Architect | 通过设计使合成工作可验证：哪些内容必须记录、留存、哈希、脱敏并可供审查 | 来源、否定性证据、标准的不可变性、留存、脱敏 | 证据要求、完整性记录、外部人员可以追踪的审计轨迹 | 受监管行业；审计；智能体输出会进入决策的组织 | 预测中 |
| Agent Evaluations Engineer | 确定一个智能体在正常、对抗和故障条件下是否在授权范围内行事 | 边界测试、禁止行为测试、证据缺失测试、漂移 | 测试计划与结果；演练与对抗记录；评估报告 | AI 项目团队；鉴证职能；智能体系统的供应商与买方 | 正在出现 |
| Synthetic Enterprise Architect | 设计人机工作单元、智能体集群和机器对机器流程在一致授权下运行的组织 | 组合层面的授权设计；组织问责；合成劳动力的分配 | 企业授权架构；集群拓扑；治理决策记录 | 围绕智能体群组进行重组的企业 | 由研究院提出 |
| Agent Fleet Manager | 在授权、预算与升级规则之内，日常运行一组智能体 | 跨多个行动者的运行时限制、偏离、事件、暂停与恢复 | 运行记录、事件记录、撤销级联、操作者备注 | 采用集群的运营职能；共享服务中心 | 预测中 |
| AI Liability Underwriter | 为经授权的合成行动定价并划定风险 | 剩余风险、控制的归属、证据质量、可撤销性、问责 | 基于授权与证据质量的承保评估 | 保险公司、再保险公司、风险与法律职能 | 预测中 |
成熟度标签是研究院的自行判断，并非经独立证据支持的排名。Foundation 课程培养第一个角色；其余角色属于拟议的验证与证据学院、合成企业与组织学院和智能体治理学院，这些学院均没有教员、学员或毕业生。
每个角色一张卡片
在窄屏上，上方矩阵已以卡片形式呈现每个角色。
Mandate Engineer
解决：将一条指令或业务需求转化为面向合成行动者的有边界、可验证、可撤销的授权。
处理：一个或多个智能体的范围、许可、禁令、限制、升级与撤销。
产出：授权规格与授权边界；主张–证据矩阵；运行与撤销记录；证据记录。
可能出现的场景：任何将重大工作委派给智能体的组织；Foundation 课程培养的第一个角色。
Delegation Architect
解决：设计授权如何经由编排器、子智能体、工具与身份传递而不丢失归责。
处理：再委派、机器身份、权限继承、职责分离、嵌套监督。
产出：委派与身份图谱；许可与执行矩阵；集群授权登记册。
可能出现的场景：运行智能体集群或编排式多智能体工作流的组织。
Evidence Architect
解决：通过设计使合成工作可验证：哪些内容必须记录、留存、哈希、脱敏并可供审查。
处理：来源、否定性证据、标准的不可变性、留存、脱敏。
产出：证据要求、完整性记录、外部人员可以追踪的审计轨迹。
可能出现的场景：受监管行业；审计；智能体输出会进入决策的组织。
Agent Evaluations Engineer
解决：确定一个智能体在正常、对抗和故障条件下是否在授权范围内行事。
处理：边界测试、禁止行为测试、证据缺失测试、漂移。
产出：测试计划与结果；演练与对抗记录；评估报告。
可能出现的场景：AI 项目团队；鉴证职能；智能体系统的供应商与买方。
Synthetic Enterprise Architect
解决：设计人机工作单元、智能体集群和机器对机器流程在一致授权下运行的组织。
处理：组合层面的授权设计；组织问责；合成劳动力的分配。
产出：企业授权架构；集群拓扑；治理决策记录。
可能出现的场景：围绕智能体群组进行重组的企业。
Agent Fleet Manager
解决：在授权、预算与升级规则之内，日常运行一组智能体。
处理：跨多个行动者的运行时限制、偏离、事件、暂停与恢复。
产出：运行记录、事件记录、撤销级联、操作者备注。
可能出现的场景：采用集群的运营职能；共享服务中心。
AI Liability Underwriter
解决：为经授权的合成行动定价并划定风险。
处理：剩余风险、控制的归属、证据质量、可撤销性、问责。
产出：基于授权与证据质量的承保评估。
可能出现的场景：保险公司、再保险公司、风险与法律职能。
智能体群规模下的四个角色
拟议的 Agent Fleet Governance: Applied Case Lab 及其 ME-001 案例涉及七个角色群组中四个的工作。成熟度标签保持不变。
Delegation Architect
ME-001 成果物 C——委派与问责图谱：每条边都标明两端负责的所有者及其执行点；继承只收窄，绝不创设（场景 S1）。
Agent Fleet Manager
成果物 D 和 E——聚合限额和计划变更事件下的运行时授权决定；事件、撤销级联与经验证的恢复（场景 S2、S3、S5）。
Evidence Architect
成果物 F——每项主张均附证伪条件的主张–证据矩阵；从智能体群证据中重建事件并明确证明的边界（场景 S4、S6）。
Synthetic Enterprise Architect
成果物 G——含延续决定的独立治理审查；通往关于企业级决策权与风险集中的拟议第 3 级课程的桥梁。
均非受认可的职业或官方资格；本实验课程为拟议课程，尚未运行。Applied Case Lab
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Mandate Engineering — Foundation 处于开发中 — 尚未开放报名。咨询不会将您列入候补名单，也不会对任何一方产生义务。