Auf den Punkt: Claude erhält eigene Service-Accounts und Identitäten anstatt Zugriff auf persönliche Benutzercredentials, womit Admins zentral und granular definieren können, welche Tools und Daten jeder KI-Agent in welchen Kanälen nutzen darf.
Anthropic führt ein neues Zugangsmodell für Claude Tag ein, bei dem die KI eine eigene Agentenidentität mit workspace-weiten Konten erhält, anstatt die Zugriffsrechte einzelner Benutzer zu erben. Damit werden Sicherheit und Skalierbarkeit für autonome KI-Agenten in Team-Umgebungen gelöst.
Autonome KI-Agenten erfordern Zugang zu denselben Tools, Dokumenten und Kontexten, die auch menschliche Teamkollegen haben. Das klassische Modell — die KI handelt stellvertretend für einen Benutzer — funktioniert jedoch in Multiplayer-Szenarien wie Claude Tag nicht: Wenn mehrere Personen gleichzeitig in einem Channel arbeiten, ist unklar, wessen Zugriffsrechte die KI haben sollte. Und während KI-Agenten zunehmend autonom arbeiten (ihre Leistungsdauer verdoppelt sich etwa alle vier Monate), ist eine Abhängigkeit von persönlichen Credentials unsicher und administrativ unhandhabbar.
Im neuen Agent-Identity-Modell erhält Claude eigene Accounts in allen Systemen, die es berührt: Es postet im Slack als Claude-App, erstellt Pull Requests als Claude GitHub App und greift auf Datenbestände über Service-Accounts zu, die Admins bereitstellen. Weil keine persönlichen Benutzer-Credentials im Spiel sind, wird ein gemeinsamer Channel nie zur Hintertür in private Dokumente einzelner Nutzer. Zugleich lässt sich die Agent-Aktivität klar nachvollziehen und auditieren.
Admins definieren auf Workspace-Ebene eine Basis-Identität — die Standard-Verbindungen, Skills und Berechtigungen der KI — und können diese auf Channel-Ebene überschreiben: Der Engineering-Channel erhält etwa Zugriff auf GitHub und Data Warehouse, ein CRM-Connector bleibt auf einen privaten Channel begrenzt. Konfigurierbar sind Repository-Zugriffe, Connectors (Tools und API-Keys mit unterschiedlichen Berechtigungsstufen), Skills/Plugins (Anweisungs-Ordner, Scripts) und Standing Instructions (Custom Instructions pro Channel).
Das Modell ersetzt die Frage „Was darf dieser Benutzer?“ durch „Was darf dieser Agent in diesem Bereich?“. Damit entfällt die Notwendigkeit, einzelne Agent-Aktionen über dutzende Benutzercounts zu auditen. Eine Identität zu entziehen beendet den Agent-Zugriff überall dort, wo sie eingesetzt wurde — deutlich effizienter als granulare Account-Verwaltung.
Quelle: claude.com · Erschienen 23. Juni 2026
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