三层权限模型
在 Knowledge Domain 的基础上，我们设计三层递进的权限控制。
Layer 1 — Avatar 级可见性（Visibility）
最粗的粒度，决定**"谁能看到这个 Avatar 存在"**。
| 可见性 | 谁能看到 | 适用场景 |
|---|---|---|
| Open | 全员在 Digital Avatars 列表中可见 | 知识整体敏感度低的岗位：工程师、设计师 |
| Internal | 仅化身所属部门员工 + Admin 额外授权的跨部门人员 | 知识主要对本部门有价值的岗位：业务线运营经理 |
| Confidential | 仅被明确授权的个人可见；未授权者不知道此 Avatar 存在 | 高敏感岗位：财务、法务、HR 高管 |
这一层确保：普通员工打开 Digital Avatars 页面时，列表本身已经过第一道过滤。
Layer 2 — Domain 级访问控制（Access Scope）
通过第一层可见性检查的用户，接下来面对："这个 Avatar 的哪些知识域我可以访问？"
三种授权方式（可叠加）
| 方式 | 操作 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 按个人 | 指定某个员工可访问某个 Domain | 最高敏感 Domain（如"薪酬结构"仅开放给 HR VP + CFO） |
| 按部门 | 指定整个部门可访问某个 Domain | 部门内共享知识（如"预算方法论"开放给财务部） |
| 按角色/层级 | 指定某职级以上可访问 | 高管级信息（如"现金流管理"开放给 VP 及以上） |
AI 的权限感知行为
当用户与 Avatar 对话时，AI 仅基于用户有权访问的 Domain 回答：
- 问题落在有权限的 Domain → 正常回答
- 问题落在无权限的 Domain → 回复："这个领域的信息不在您的访问范围内，如果您需要访问，请联系您的管理员。"
不假装不知道 —— 假装不知道会导致用户错误地认为前任没有交接这部分内容。
交互设计细节
- 用户进入 Avatar 对话前，可见自己有权访问的 Domain 列表与总数（如"您可以访问此化身的 3/5 个知识域"）
- Suggested Questions 仅基于有权限的 Domain 生成
- Knowledge Completeness 仅显示用户可见 Domain 范围内的完整度
Layer 3 — 操作级约束（Action Policy）
对极端敏感场景，仅控制"能不能看"不够，还要控制**"怎么看"**。
| 约束类型 | 机制 | 用途 |
|---|---|---|
| 查询频率限制 | 对高敏感 Domain 设置每日/每周最大查询次数 | 防止短时间大量提取敏感信息（可能暗示即将离职的知识"搬运"行为） |
| 模糊回答模式 | Avatar 给出方向性指引，不给精确数字 | 允许框架性理解而不泄露具体数据（如"薪酬大致分为 X 个级别"） |
| 水印与溯源 | 对高敏感 Domain 的每次响应附加查询者身份不可见水印 | 如回答内容被截图或外传，可追溯到泄露者 |
| 审批后访问 | 每次查询需经指定审批人实时批准 | 金融、医疗等强合规行业的刚需 |