Randomized Controlled Trials for Conditional Access Optimization Agent
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摘要
本文基于一项在生产级 Microsoft Entra 环境中对 162 名身份管理员开展的随机对照试验（RCT），评估用于 Conditional Access 策略管理的专用 AI 代理对任务正确性与完成时间的影响，结果显示：使用代理使总体准确率提升 48%，在“缺失基线”任务上提升达 204%；在保持准确性不变的情况下，总体任务完成时间减少 43%，其中合并策略任务时间节省达 60%；研究还分析了任务异质性、评分方法与潜在局限性，为企业部署代理式助理提供实证参考 [page::0][page::3].
