Casbin 2025：AI 智能体时代的授权

2024 年是 AI 智能体从演示走向生产的一年。模型上下文协议（MCP）已被 Google、OpenAI、Microsoft 等众多公司采用，应用与外部服务交互的方式正在改变。这一转变带来了一系列新的授权挑战，Casbin 团队一直在研究。

世界变了

2017 年我们开始做 Casbin 时，典型的授权场景很简单：用户发起请求，我们检查他是否有权限，结束。现在呢？一个 AI 智能体可能代表用户行事，调用多个各有工具权限的 MCP 服务器，而这一切都要在边缘节点上几毫秒内完成。

MCP 规范现在把 MCP 服务器归类为 OAuth 2.0 资源服务器（2025 年 6 月更新），使用 mcp:tools:weather 或 mcp:resources:customer-data:read 这样的细粒度 scope。这正是 Casbin 擅长的细粒度权限模型；但与 MCP 和 OAuth 的集成仍需要更多工作。

我们在做什么

MCP 服务器授权

这是我们的重点方向之一。 AI 智能体调用 MCP 服务器时，服务器必须判断：这个智能体能否代表这个用户、用这些参数调用这个工具？

传统的 RBAC 不够用。你需要类似 ABAC 的东西，例如“这个智能体能否在工作时间访问 Alice 所在地区的客户数据？”我们正在探索如何用 Casbin 的策略模型表达这些约束。

难点在于：MCP 服务器必须非常快地做出判断。我们在研究在 MCP 服务器进程内做轻量级的策略评估，而不是调用单独的授权服务。

边缘优先的授权

Cloudflare Workers、Deno Deploy、Vercel Edge Functions：边缘计算领域发展迅猛。在 2025 年，50 毫秒以内的响应时间是基本要求，你承担不起为了向某个中心服务器做一次授权检查而多花 100 毫秒。

这促使我们重新思考 Casbin 的工作方式。能不能把策略编译成 WebAssembly，直接在 V8 isolate 中运行？能不能在保持一致性的同时，在边缘做智能的策略缓存？这些都是难题，我们还没有全部答案，但这是发展的方向。

我们对 Cloudflare Workers 生态特别感兴趣：他们为 MCP 服务器搭建了一整套平台，并内置 OAuth 支持。在那里做一个原生的 Casbin 集成可能会很有价值。

RAG 管道授权

一个反复出现的场景：企业构建 RAG 系统，LLM 需要访问内部文档，但每个用户只能看到自己有权看的文档。

《OWASP LLM 应用十大风险 2025》把“敏感信息泄露”列为主要风险。解决办法不只是过滤输出，而是要确保 LLM 从一开始就不会检索到用户无权访问的文档。

所以授权必须发生在向量库查询这一层。我们在研究把 Casbin 策略转换成向量数据库的元数据过滤条件，也就是把权限检查变成下推到检索阶段的 WHERE 子句。

多智能体场景

当多个智能体串成一条链（例如编码智能体 → 部署智能体 → 监控智能体）时，权限委托会很棘手。每个智能体的能力可能不同，而且必须跟踪完整的调用链。

OAuth 的 On-Behalf-Of（OBO）流程能解决一部分，但“智能体 B 能否代表智能体 A、再代表用户 alice 执行 X”这样的逻辑需要一个清晰的模型。 Casbin 的角色层级和带域的 RBAC 可以扩展到智能体层级，我们正在梳理其中的语义。

传统路线图上的事情

当然，我们不会放下基础工作。我们清单上的一些实际事项：

各语言实现补齐功能：与 Go 和 Node.js 版本相比，SwiftCasbin 和 Lua-Casbin 的功能仍有差距。 in 运算符、WatcherEx、g 函数更好的缓存：这些需要在各个实现中保持一致。

新的框架中间件：很多人反复要求支持 go-zero。 Rust 的 Poem 越来越受欢迎。 Java 的 Play Framework 一直在愿望清单上。

性能优化：随着这些新场景下的策略越来越复杂，评估速度更加重要。我们需要在所有实现中做更好的基准测试、性能分析和优化。

我们还不知道的

AI 智能体授权领域变化很快，我们也在边做边学。一些悬而未决的问题：

• Casbin 是否应该为“智能体身份”和“用户身份”提供一等的原语？
• 对于通过 MCP 动态发现的工具，授权该怎么处理？
• 当策略可能依赖实时上下文时，正确的缓存策略是什么？

如果你正在这个领域开发并遇到了授权问题，欢迎告诉我们。最好的功能来自真实的使用场景。

参与进来

我们多年来一直是 GSoC 的参与组织，这些 AI 相关的课题很适合作为暑期项目。你不必等 GSoC：如果感兴趣，可以在 Discord 上联系我们，或在 GitHub 上提 issue。

未来几年，授权领域会非常精彩。问题更难了，但也更有意思了。我们很期待和大家一起解决它们。