AIエージェントは単一のIDで定義されるものではなく、多くのIDで構成される。それぞれが独自のアクセスパターン、ライフサイクル要件、セキュリティリスクをもたらします。これらのアイデンティティは、機密データを消費し、アクションを開始し、自律的に動作することができる。

AIによって、企業は新しいクラスのアイデンティティを考慮しなければならなくなった：

• AIエージェント- ユーザーの代わりに行動するコパイロット、ボット、推論エンジン。
• MCPサーバー- エージェントとモデルをつなぐオーケストレーション層。
• ツール- AIエージェントが推論と アクションを 拡張するために呼び出すことができる外部機能または関数。
• モデルエンドポイント- LLMを提供するAPI。
• エージェントフレームワーク- エージェントの動作を定義するプラットフォーム。