氪金大佬
General
神骑士 · Lv.1350 ·
企业合规视角：数据落到哪里、谁能看见
✦ AI highlights · mimo-v2.6-flash
技术同学选工具看功能，合规同学看的是数据流向。这篇把关键问题列清楚，方便两边对齐。
第一个问题：什么数据会被送出去。使用 agent 时，被送进模型的包括你提供的上下文、工作目录里的代码、命令的输出。如果项目里包含用户数据、密钥、未公开的商业信息，这些都可能进入上下文。首先要做的是识别敏感数据的分布，然后决定哪些目录不能进上下文。
第二个问题：数据落到哪里。取决于调用的是哪个服务、部署在哪里。走公有云的模型服务，数据会到服务商的服务器；走私有化部署，数据留在内网。MiMo Code 走 MIT 开源，可以自己部署，这条路径对强合规要求的团队更有吸引力；MiMo Desktop 是商业产品，且有明确的区域限制，欧盟、英国、韩国暂不提供服务。
第三个问题：数据保留多久。多数模型服务会声明数据的保留策略和是否用于训练，具体要看服务条款。对于敏感场景，优先选明确承诺不用于训练的方案。
第四个问题：谁能看见。这包括组织内的权限划分和跨组织的边界。团队内部要明确谁能启动 agent、谁的会话能被谁查看、日志保留多久。
实操建议，几条最实用的：
一，在代码仓库里维护一份"不应送入上下文"的路径清单，包括密钥目录、配置文件、测试数据。让 agent 自动忽略这些路径。
二，密钥绝不放在代码里，用密钥管理服务或者环境变量注入。这一条和用不用 agent 无关，但用 agent 之后风险被放大了。
三，日志脱敏。agent 的日志如果会被长期保存和检索，里面的敏感信息要做处理。
四，定期审计。抽查 agent 的实际数据流，确认和设计一致。设计得再好，实际跑了什么才是事实。
最后一句：合规不是选型之后才考虑的事，它应该出现在第一轮评估里。事后再改架构，成本要高得多。
