文章总结： 文章探讨AI代理时代网络安全从业者的新出路，指出AI代理不会取代安全人员，而是创造智能体AI安全工程师、AI红队成员、智能安全编排工程师、智能体AI安全架构师和AI安全治理工程师等全新职业。文章强调需掌握Python、Git、API、云平台等基础技能，并建议通过90天计划学习自动化、编排和特定领域知识，构建作品集以提升竞争力。 综合评分： 87 文章分类： AI安全,红队,安全架构,安全运营,安全意识

AI- agentic之下的网络安全从业者的出路

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KK安全说

2026年7月1日 18:33 中国香港

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网络安全每隔几年就会经历一次重大变革。

    二十年前，最大的机遇在于网络安全。随后云计算改变了一切，围绕云安全、DevSecOps、身份管理和基础设施即代码等领域创造了全新的职业机会。

今天，我们正在见证又一次转变……我相信这次转变将更加意义重大。

大家都在问人工智能是否会取代网络安全专业人员。我认为这是个错误的问题。

真正的问题是：

人工智能代理将创造哪些全新的网络安全职业？

    随着组织机构从简单地使用 AI 聊天机器人转向部署能够编写代码、调查警报、修改云基础设施、审查配置以及与企业系统交互的自主 AI 代理，将需要新一代的安全专业人员来构建、保护、测试和管理这些智能体。

什么是人工智能安全智能体？

传统人工智能是被动的。你提出问题，它给你答案。而主动式人工智能则不同。

人工智能代理可以：

• 阅读整个代码库
• 执行终端命令
• 查询 API
• 调查安全警报
• 生成文档
• 创建拉取请求
• 与其他人工智能代理协调
• 以最少的人工干预完成多步骤工作流程

人工智能不再是安全团队工具箱里的又一个工具，而是成为了团队的又一个成员。

这从根本上改变了网络安全专业人员需要掌握的知识。未来不再是与人工智能竞争。

它关乎学习如何监督、协调、保护和管理人工智能代理团队。

职业发展路径 1：智能体人工智能安全工程师

未来几年，这很可能成为网络安全领域最热门的职位之一。

智能AI安全工程师不会手动执行重复的安全任务，而是设计工作流程，让AI代理安全地完成这些任务。

例如：

• 自动化漏洞调查
• 人工智能辅助云安全审查
• 安全文档生成
• 配置分析
• 日志调查
• 威胁情报增强

关键技能包括：

• Python——构建人工智能驱动的安全自动化和自定义工作流程的主要语言。
• Git——管理、审查和安全部署 AI 生成的代码和配置的必备工具。
• API — 使 AI 代理能够与安全工具、云平台和企业应用程序连接。
• 云平台（AWS、Azure、GCP） ——大多数 AI 安全工作流程都在云环境中运行，并与云服务交互。
• AI 编码助手（例如 Claude Code） ——通过生成、审查和解释安全代码和基础设施，显著提高生产力。
• AI 编排框架——协调多个 AI 代理和工具，以实现复杂安全工作流程的自动化。
• 即时工程——提高人工智能生成的安全输出的准确性、一致性和可靠性。
• 安全自动化——能够更快、更一致、更大规模地完成重复性安全任务。

工程师的价值不再体现在手动完成每一项任务上，而是体现在设计可靠的系统上，使人工智能代理能够安全、稳定地完成这些任务。

职业发展路径二：人工智能红队成员

每项新技术都会带来新的攻击面。

人工智能代理也不例外。与传统应用程序不同，人工智能代理可以通过提示、内存投毒、恶意工具、被篡改的数据源以及隐藏在文档或网站中的间接指令进行操控。

未来，各组织将越来越需要了解如何在攻击者之前攻击人工智能系统的专家。

人工智能红队队员专注于评估人工智能系统在现实世界攻击面前的恢复能力。

核心技能包括：

• 立即注射
• 工具中毒
• 记忆操控
• 检索增强生成（RAG）攻击
• 人工智能越狱技术
• 代理人权限滥用
• 身份安全
• 威胁建模
• 安全软件开发

随着越来越多的组织部署能够访问敏感系统的AI代理，这些专家将变得越来越重要。以下是一个红队演练示例：

职业发展路径 3：智能安全编排工程师

人工智能编排是讨论最少……但可能最令人兴奋的职业道路之一。

大多数组织不会部署任何人工智能代理。

他们将部署数十名代理。部分代理将调查警报，部分代理将审查代码，部分代理将编写文档，部分代理将与工单系统交互。

总得有人来设计如何让所有这些代理安全地协同工作。

这时就需要代理安全编排工程师了。

关键技能包括：

• API集成
• 事件驱动自动化
• 工作流程设计
• MCP（模型上下文协议）
• 云函数
• 容器
• 秘密管理
• 身份和访问管理

想象一下这样的人工智能工作流程：它接收漏洞警报，利用威胁情报丰富警报信息，检查云端暴露情况，创建工单，撰写修复指南，并通知工程团队……所有这些都是自动完成的。构建这样的工作流程将成为一门极具价值的工程学科。

职业发展路径 4：智能体人工智能安全架构师

随着组织采用多个人工智能代理，安全架构变得更加重要。

架构师不再只是设计云环境，他们将设计由自主代理组成的安全生态系统。

这包括：

• 界定信任边界
• 身份架构
• 数据访问策略
• 安全编排
• 人工审批门
• 多智能体通信

挑战已从保护服务器转变为保护决策系统。理解零信任、云安全、身份和威胁建模对于胜任此角色将变得更加重要。

职业发展路径 5：人工智能安全治理工程师

许多人认为治理是网络安全中技术含量最低的领域。

我认为这种情况即将改变。随着各组织部署人工智能代理，他们将需要了解如何管理风险、证明合规性并确保人工智能系统可审计的专业人员。

未来的AI安全治理工程师可能负责：

• 维护人工智能库存
• 开展人工智能风险评估
• 将控件映射到框架
• 审查人工智能供应商
• 监控监管合规性
• 自动化证据收集
• 构建人工智能治理仪表盘

他们将越来越多地依赖自动化和人工智能辅助的合规工作流程，而不是手动更新电子表格。

每个智能体人工智能安全专业人员都需要掌握的技能

虽然这些职业道路各不相同，但它们都具有共同的基础。

1 — 首先，要打好网络安全基础。要了解网络、Linux、身份、云安全、威胁建模和安全架构。

2 — 接下来，培养工程技能。学习 Python、Git、API、容器和自动化。

3 — 然后掌握人工智能工具。熟练使用人工智能编码助手、编排平台、提示设计、上下文管理和人工智能工作流程。

最后，选择你的专业方向。

你喜欢构建系统吗？那就成为一名智能体人工智能安全工程师吧。

你喜欢进攻性安全防护吗？那就专注于人工智能红队演练吧。

你喜欢建筑设计吗？来学习安全的多智能体设计吧。

你喜欢治理工作吗？那就成为一名人工智能安全治理工程师吧。

接下来90天如何准备

    我的计划会很简单。

第一个月，将学习 Python、Git、Docker 和 Claude Code 等 AI 编码助手，同时构建小型自动化项目。

第二个月，学习人工智能编排、API、云安全和模型上下文协议，然后将人工智能代理连接到实际的安全工作流程。

第三个月，会专注于某个领域。我会构建三到五个作品集项目，将它们发布到 GitHub 上，撰写技术文章解释架构，并录制简短的演示视频，展示这些代理如何解决实际的安全问题。

一份能够展现实际人工智能安全工程能力的简历，很可能比仅仅在简历上列出另一项证书更有价值。

最后想说的话

云安全并没有取代网络安全工作岗位，而是创造了全新的职业。

我认为AI智能体也会如此。真正成功的专业人士未必是那些掌握最多指令或记住最多框架的人。

他们将掌握如何设计、保护、管理和协调自主人工智能系统。五年后，“智能体人工智能安全工程师”或许会像今天的“云安全工程师”一样常见。

为未来做好准备的最佳时机，就是在其他人意识到未来已经到来之前。

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