多租户隔离
SaaS架构的基础安全要求，确保同一套系统服务多个独立客户时各租户数据和操作互不可见、互不干扰，实现方式包括数据库级、Schema级和行级隔离
时间轴 (近 90 天)
多租户隔离要从架构第一天就设计。
在AI应用中，多租户隔离有三处关键落点：向量库中每个租户的向量需要命名空间或分区隔离；用量追踪要按租户维度记录token消耗；鉴权层要把租户身份注入到每一次检索与生成调用中。
企业级 Agent 的多租户隔离不仅涉及数据库层面的行级权限，还涉及向量库的命名空间或集合隔离、工具凭据按租户注入、缓存与会话键带租户前缀、日志与追踪数据的分租户归档。
隔离粒度不足会导致检索越权、提示词注入跨租户泄露等安全问题。
多租户隔离指在同一套Agent服务中为不同用户或组织划分独立的数据与执行边界，常见实现包括按tenant_id逻辑分区、独立密钥与工具授权、向量检索命名空间限定、沙箱进程或容器级隔离。
如果隔离只做在存储层而忽略了策略层，代理仍可能用A客户的语调回复B客户的评论，这是比数据泄漏更隐蔽、更难审计的失败模式。
Bedrock Agent Core将多租户隔离机制内置于平台层，开发者只需编写针对单一用户的智能体逻辑即可实现横向扩展
全部知识事实 (7)
多租户隔离要从架构第一天就设计。
50%待验证在AI应用中，多租户隔离有三处关键落点：向量库中每个租户的向量需要命名空间或分区隔离；用量追踪要按租户维度记录token消耗；鉴权层要把租户身份注入到每一次检索与生成调用中。
50%待验证企业级 Agent 的多租户隔离不仅涉及数据库层面的行级权限，还涉及向量库的命名空间或集合隔离、工具凭据按租户注入、缓存与会话键带租户前缀、日志与追踪数据的分租户归档。
50%待验证隔离粒度不足会导致检索越权、提示词注入跨租户泄露等安全问题。
50%待验证多租户隔离指在同一套Agent服务中为不同用户或组织划分独立的数据与执行边界，常见实现包括按tenant_id逻辑分区、独立密钥与工具授权、向量检索命名空间限定、沙箱进程或容器级隔离。
50%待验证如果隔离只做在存储层而忽略了策略层，代理仍可能用A客户的语调回复B客户的评论，这是比数据泄漏更隐蔽、更难审计的失败模式。
50%待验证Bedrock Agent Core将多租户隔离机制内置于平台层，开发者只需编写针对单一用户的智能体逻辑即可实现横向扩展
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