今日，Tailscale 宣布为其 AI 访问与控制平台 Aperture 推出新功能，旨在为 IT 团队提供一个通用且稳定的层级，用于在不断演进的模型、工具和数据源中管理 AI。
影子 AI 的问题
AI 工具已经在大多数公司内部被使用，无论 IT 部门是否正式支持。问题在于，这种使用往往是隐形的、孤立的，并且极难保障安全。员工经常使用免费的个人账号，不同团队采用不同的工具并通过信用卡支付，而代理程序开始在原本为人类设计和构建的系统中运行。
根据 Tailscale 提到的最新研究，个人和免费 AI 账号上超过 64% 的活动是用于工作。这为 IT 团队制造了一个盲点，他们无法看到、管理或恢复这些数据。其他研究发现，公司系统中通常运行着近 70 个生成式 AI 工具，其中 90% 缺乏适当的许可和/或批准。
AI 提供商强烈倾向于将模型、聊天界面和执行环境捆绑成封闭的堆栈。虽然这些捆绑包能让组织的初始部署更轻松，但它们会引入供应商锁定，将你绑定在单一供应商上。
Aperture 如何解决这个问题
Aperture 旨在为组织提供一种更简单的方式来管理 AI，而不会将它们锁定在单一供应商中。它让获批的 AI 工具更易于使用，并为代理提供受控的工作环境。同样重要的是，它保持 AI 堆栈的模块化。
- 聊天界面：这为员工提供了一种基于浏览器的使用获批 AI 模型的方式。该界面还支持在已配置的 LLM 提供商之间切换
- 通用数据连接器：这些连接器帮助 AI 工具访问内部工具、文档和运营数据，而无需每个团队都自行构建集成。
- 跨系统保留身份：由于 Aperture 与 Tailscale 无缝集成，用户身份得以保留，权限贯穿整个代理生命周期。
- 沙盒支持：目前处于私有 Alpha 阶段，这为 AI 代理提供了受控环境，让它们可以在其中运行，而不会直接在用户的本地笔记本电脑或未受管系统上执行操作。
Aperture 支持使用来自主要 LLM 提供商的 API 密钥，包括 OpenAI、Anthropic、Google Gemini 和 Amazon Bedrock。界面和通用数据连接器现已在公开 Alpha 版本中提供给正在使用 Aperture 的组织。
我们的看法
AI 堆栈短期内不会稳定下来。每周的新闻都会改变你的方法。最佳模型、界面和数据连接将会持续快速变化。公司不应每次其中一项发生变化或想引入新供应商时，都不得不重新构建他们的 AI 设置。
Aperture 旨在为 IT 部门提供一个用于身份、访问和控制的稳定层级，以便他们在不断更换工具的同时，不会失去对企业环境中谁在做什么的掌控。将 AI 代理移入安全的沙盒，而不是让它们在企业 Mac 电脑上随意运行，正是 IT 团队目前迫切需要的控制方式。
