智能体上线前，授权边界不能只写成“允许使用哪些工具”。真正需要明确的是：它可以对什么数据、在什么条件下、执行哪些动作，以及动作会把业务推进到什么状态。能读取资料，不等于能修改记录；能生成审批建议，也不等于能完成审批或付款。把这些权限混在一份笼统授权里，容易让“能调用”被误认为“获准执行”。
边界设计应围绕动作后果分层。读取和整理信息通常风险较低，但仍须限定数据范围；拟稿、分类、提出建议，应与对外发送、修改业务状态等动作区分；付款、审批等可能产生不可逆或重大影响的操作，则应明确禁止自动执行，或要求人工确认。权限还要绑定具体任务，避免智能体因某一步获得访问能力，就被视为可以在整个流程中任意使用该能力。
授权规则必须能在执行时判断，而不只是写在说明文档里。每项操作都应有清楚的允许条件、禁止条件和升级路径。输入缺失、资料相互矛盾、工具返回异常，或任务要求超出授权范围时，智能体应停止相关动作并说明原因，而不是自行补全依据后继续。人工确认也要说清楚确认的对象：确认一份建议，不应自动等同于批准后续执行。
上线前应把权限边界写进可复现的测试任务。例如，要求智能体处理单据并生成审批建议，同时明确不得实际付款；测试不仅要看结果是否正确，还要验证它是否拒绝越权操作、异常时是否暂停、需要人工介入时能否及时升级。对每次运行记录工具调用、返回结果、人工介入和最终验收，才能区分是规则设计不清、工具权限过宽，还是执行过程失控。
授权范围应从可核验、可回滚的环节开始，再根据测试结果逐步调整。边界不是一次性配置，而是生产治理的一部分：每次扩大自动执行范围，都应同步更新规则与测试；只要关键操作仍可能被误执行，就不能仅凭较高的任务完成率判定智能体已适合上线。