AI Agent多租户：一个Agent服务多个客户，数据不串

做Agent即服务（Agent as a Service）时最核心的问题：多租户数据隔离。

三种隔离方案

1. 数据库隔离（最简单） 所有客户用同一个Agent，但查询数据时按tenant_id过滤。

def search_knowledge_base(query, tenant_id):
    results = vector_store.similarity_search(
        query,
        filter={"tenant_id": tenant_id}  # 只查这个客户的数据
    )

2. 向量空间隔离 每个客户独立的向量数据库集合。

3. 完全隔离 每个客户独立的Agent实例。最安全但最贵。

选型建议

总结

多租户的核心是数据隔离。不管用什么方案，原则是一样的——一个客户永远看不到另一个客户的数据。

数据库隔离最佳实践

class TenantAwareAgent:
    def __init__(self, tenant_id):
        self.tenant_id = tenant_id

    def search_knowledge(self, query):
        # 所有查询都带上tenant_id过滤
        results = vector_store.similarity_search(
            query,
            filter={"tenant_id": self.tenant_id}
        )
        return results

向量数据库的filter功能是关键。Chroma、Qdrant、Pinecone都支持按元数据过滤。不支持的数据库不适合做多租户。