无论从技术成熟度还是从业务需求度，2026年都将成为Agent大年。Agent不再仅仅是少数技术极客的玩具，而是具备一定生产力（尤其是对于那些高频低智场景）的“数字员工”。越来越多的企业，正在鼓励内部业务或职能部门，结合具体的业务场景探索专属Agent。而Agent制作本身的低代码、低技术门槛，使得“全员Agent”具备一定可能性。

但是，在此背景下，各种Agent的编排逻辑、工具接口及知识库等可能会暴露企业经营策略、业务逻辑、技术架构等核心商业秘密，同时Agent还可能被授予更高权限，去调取、处理公司内部系统（如ERP、CRM或EMAIL）中的敏感数据。为此，越来越多的企业放弃了Maas方式的Agent开发平台（Agent Infra的一部分），转而通过私有化部署以Dify为代表的自有Agent开发平台，从而建立企业的“专属AI堡垒”，以保护企业竞争优势，确保Agent行为可控、数据安全及业务连续性。当然，很多企业私有化部署Agent Infra，还有监管合规以及token成本等方面的考虑。

本文中，汇业律师事务所黄春林律师团队结合类似项目经验，简要分析私有化部署以Dify 为代表的Agent开发平台的主要法律实务问题，仅供参考。

一、关于Agent开发平台与法律定性

1. Agent开发平台的定义及行业实例

参照《信息技术 云计算 智能云服务通用要求》等，Agent开发平台，包括应用开发框架、模型仓库、提示词工程、记忆管理、外部组件、知识管理、应用管理等模块，通常可以通过可视化、语义化编排技术降低Agent开发门槛并提高开发效率，是典型的Agent Infra的一部分。典型的行业实例除开源的Dify外，还包括字节跳动的Coze（扣子）、AWS Agent Builder等。

2. Agent开发平台的多维法律定性

Agent开发平台（尤其是多租户服务模式）的法律定性呈现复合平台特征。首先，根据《电信业务分类目录》，Agent开发平台可能符合B11类“互联网应用开发环境、互联网应用部署和运行管理”的法律定性；提供Agent发布、分发服务的，甚至还可能符合B25类信息服务、应用分发平台的法律定性。其次，根据《互联网信息服务深度合成管理规定》，Agent开发平台还可能符合“深层合成技术服务提供者”的法律定性。最后，在网络安全法、数据安全法等语境下，还可能被认定为网络运营平台、数据处理平台甚至应用分发平台等。

3. Dify的不同版本与部署范式

Dify目前主要提供社区版与企业版。社区版通常遵循GitHub上的开源协议（Apache2.0+补充约束），基本只能满足测试、体验目的；企业版则为商用版本，相关限制更少，安全保障更好，生产能力更强一点。

在部署方式上，Dify同时提供Maas模式，用户可以直接登录dify.ai平台在线使用；Dify也提供前述开源版和企业版的容器镜像，允许企业私有化部署“专属AI堡垒”。

二、Agent与Agent开发平台的关系

1. Agent附属于Agent开发平台

Agent本身不是一个独立的文件或软件，而是附属于Agent开发平台，与Agent开发平台本体存储在同一个网络环境（例如VPC）。换句话说，例如用户在Dify界面上配置的Prompt、Workflow及变量设置等发布后，都会变成Dify数据库（PostgreSQL + Redis）里的逻辑记录。

通过Agent开发平台制作的Agent应用发布后，外部APP、小程序等，是通过Agent开发平台提供的API接口、前端网址等方式调用Agent，因此Agent运行过程高度依赖Dify等Agent开发平台。而且，Agent的数据库（例如存储历史会话记录）通常与Agent开发平台本体共用一个PostgreSQL数据库。也正是因为以上特点，从安全与合规的角度，企业级Agent开发平台必须要私有化部署。

2. 同一个Agent开发平台的不同租户、Agent之间无法绝对隔离

主要体现在如下几个方面：（1）不同租户共享同一套PostgreSQL和向量数据库，无法实现物理及数据库层面的硬隔离；（2）Dify平台没有业务Owner的概念，不同的Editor级别用户可能会相互查看、编辑甚至删除各自的Agent（包括其中的prompt和知识库）；（3）不同的Agent共享同一个大模型及模型权重、知识库等。这进一步强化了企业甚至部门级私有化部署Agent开发平台的必要性。

3. 单Agent具有有限的独立性

Dify支持导出DSL文件，方便企业数字资产管理，同时也提高了企业部署Agent的灵活性，也降低了业务对Dify平台的依赖性。

此外，在标准的Dify部署中，不同Agent虽然都共用数据库，但Dify平台通过“Tenant ID”在代码层面实现了逻辑隔离。

三、法律意义上的私有化部署及实现路径

1.私有化部署的法律认定条件

在很多项目上，技术部门或供应商均宣称“私有化部署”，但实际上并非法律意义上的私有化部署。以Agent开发平台为例，是否属于私有化，具体项目中建议从以下四个核心维度进行实质审查：

  • 环境私有性：运行环境须处于企业拥有控制权的物理或虚拟网络环境中，排斥非授权的外部访问及第三方共享，必要时还应当确保具有独立的网络资源（例如公网IP）。在当前行业认知中，一般认为专有云托管也满足环境私有性要件。

  • 模型专属性：专属模型而非API远程调用，模型权重文件本地存储，能够自主决定模型设置、更新甚至替换，推理过程不依赖未受控的外部算力。仅Agent开发平台私有化部署，底层LLM通过共有API调用的，并非法律意义上的完整私有化部署。

  • 运维自主性：企业保留对运行系统的完整最高权限，自主决定Dify的个性化配置、更新甚至替换，未经授权的第三方不应拥有隐蔽的后门或强制更新权。

  • 数据隔离性：确保自主掌握LLM回传控制及Agent应用层相关数据库的管理密码，并在存储上与其他企业、实例数据有效隔离。

2.常见的私有化部署路径

结合类似项目经验，企业部署Agent开发平台的常见私有化路径包括：

  • 本地设备、专属机房或自有数据中心部署，常见于金融行业、政企组织等强监管行业。

  • 云上托管，通常包括裸金属、VPC及容器（例如ACK、VKE等）。Dify的开源版和商用版都支持Docker/Docker Compose/ K8s（企业级常用）类容器化私有部署。

但是，我们认为Serverless的瞬时触发与算力共享等特性，其在物理层面的数据漂移不可控，难以满足严格意义上的法律私有化部署要求。

四、私有化部署下多租户服务模式的

主要法律挑战

所谓多租户服务模式（Muti-tenant Service），是指企业利用私有化部署的Agent Infra（例如Dify）向多个租户（Dify将租户等同于Workspace）提供Agent开发及部署能力。实践中，常见的多租户服务模式包括，企业利用私有化部署的Agent Infra向公众、关联独立实体或上下游合作伙伴提供服务，此时，企业本身的地位与提供Maas模式的Dify平台、扣子平台等相类似。根据前述分析，多租户服务模式除了面临本节第五部分的合规义务外，还面临的特殊法律挑战包括但不限于：

（1）软件许可协议限制：例如Dify开源版本在协议中明确禁止利用开源代码直接构建商业化SaaS服务。若企业未经授权构建多租户（包括多Workspace）平台的，将面临严重的违约及侵权法律风险。

（2）电信业务准入：为多租户提供应用开发环境和应用分发，以及相关的MCP或工具调用服务，极易被认定为经营“互联网资源协作业务（IRCS）”“在线数据处理（EDI）”及“互联网信息服务（ICP）”等，从而触及增值电信业务牌照的准入门槛。

（3）不同租户的数据隔离：在多租户服务部署下，不同租户的配置、向量数据与知识库等资源可能仅实现逻辑隔离（例如使用RBAC机制），难以达到法律意义上的数据独立控制要求，一旦发生越权访问或配置错误，容易引发个人信息与商业数据混同风险，进而放大数据安全风险。也正是这个原因，企业才应必须放弃Maas模式的Agent开发平台，转而投身“私有AI堡垒”。因为，在Maas模式的Agent开发平台下，不同企业（平台租户）的资源可能只实现了逻辑隔离。

（4）算法备案或大模型备案：多租户模式下，平台为用户提供私有化部署的大模型仓库服务，若平台对相关大模型做了训练或微调的，其自身可能会被认定为向公众提供算法服务、生成式人工智能服务（尽管很多平台否认这一点），进而根据《互联网信息服务深度合成管理规定》《生成式人工智能服务管理暂行办法》等规定，须依法履行算法备案、大模型备案/登记等合规义务。

五、私有化部署下单租户服务模式的

主要合规责任

单租户服务模式，是指企业私有化部署的Dify仅向内部用户（例如内部业务部门或员工）提供Agent开发及部署能力，而向不同的内部用户单独私有化部署Dify实例。此时，企业除了需要遵守Dify许可协议相关条款，还需要承担的合规责任重点包括但不限于：

(1) 接入大模型及MCP、工具接口等合规：即使Dify平台是私有的，其后端接入的大模型必须是合规的，通常可以本地模型或境内合规的外部模型，例如DS、Qwen、豆包等，不能是境外的大模型；其次，提供给Agent调用的外部MCP、工具接口也必须符合中国法律规定；最后，除非经过严格审计，严禁将生产系统（例如CRM\\\\ERP等）等的系统接口开放给Agent。

(2) 网络安全合规：即便私有化Dify暂时不开展等保备案及测评工作，建议参照等保2.0的标准进行建设，通过配置Dify镜像相关参数及安全策略，包括PostgreSQL & Vector DB数据库加固与隔离，以及开启HTTPS强制加密、SSRF防御、RBAC权限控制，强化入侵检测与日志审计，等等。此外，还必须建立用户实名制，违法违规内容过滤机制等。

(3) 算法透明度与局限性告知：应当以显著的方式告知用户，或者面向内部员工开展培训，说明接入的大模型、算法的基本情况，以及Dify及Agent本身的局限性，以减少因算法依赖、AI幻觉、盲目跟风等导致的法律责任。

(4) Agent发布与使用合规审核：用户制作完成Agent后对外服务的，平台应当建立先审后用机制，确保Agent本身的安全性、合规性。评估维度可以参考我们之前的文章：汇业研究 | 企业上线AI Agent的主要安全风险与合规自评估清单

(5) 数据生命周期管理：重点解决知识库数据合规，向量化及用户历史会话存储、使用合规，记忆库及算法训练合规，不同用户、Agent业务数据隔离，以及通过MCP、工具接口调用系统数据的身份鉴别及权限管理。

(6) 出口管制：Dify虽然具有中国基因，但是由美国商业实体运营。因此，企业在中国基于某些特殊目的、特殊架构而下载、部署商业版Dify镜像的，还可能会触发美国出口管制相关政策；等等。

综上，私有化部署Agent Infra （例如Dify平台）是当前非常流行的话题，但并非合规的绝对“避风港”， 而是一种在特定条件下有助于风险可控、业务可信的技术安排。企业在部署Dify 类 Agent 开发平台时，仍需回到业务实质，结合部署方式、服务对象及数据流向，进行系统性的法律评估与合规设计，最终确保“专属AI堡垒”在合规的法律框架内运行。

最后，私有化部署具有生产能力的Agent Infra的投入不菲，在行动之前，企业/部门一定要充分评估相关技术成熟度和业务需求度，充分评估内部人员的技术素养，不要让高价私有化部署的Agent Infra成为“炫技”的摆设。毕竟，员工指望Agent帮忙干活后“躺赢”，企业期待部署Agent后变成“一人公司”的美好愿望，在短期内应该还不现实。

2026年，企业AgentInfra建设应当行稳致远。Agent Infra或许成不了企业的生命线，但决不能成了企业的斩杀线。

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