01
应用：哪个机器人或系统
02
用户：谁发起真实请求
03
委托：允许代办哪些动作
04
策略：用户权限与应用上限取交集
05
审计：记录两类身份和结果
结论：默认按“用户权限 ∩ 应用权限”执行
只用机器人服务账号查询，会让所有用户共享同一数据范围；只信任前端传入用户，又可能被伪造。
系统应验证应用身份和最终用户身份，再取两者允许范围的交集。
区分三种调用模式
个人代理代表已登录员工；后台任务代表业务流程；公共群聊机器人同时面对多人。三者的身份、可见范围和结果分发方式不同。
无人值守任务使用专门服务身份和最小权限，不借用管理员账号。
委托授权需要范围和期限
记录用户授权哪个应用访问哪些项目、数据和操作，以及生效期和撤销方式。高风险导出或执行动作需额外确认。
应用更新权限时重新征得授权，不能静默扩大历史令牌范围。
群聊和缓存是常见泄露点
机器人可能按提问者权限获得结果，却发送到包含更多成员的群。发送前要检查会话受众与结果敏感度。
缓存键必须包含组织、项目、用户和权限版本，避免跨身份复用答案。
用越权场景验收
测试普通员工调用高权限机器人、用户退出群、权限中途撤销、服务令牌泄露、重放请求和跨项目缓存。
AskTable.ai 的身份、组织和项目权限方向可参与评估；SSO、委托令牌、机器人适配和下游会话控制需逐项确认。