该论文关注 LLM Agent 在执行真实动作（运行代码、修改文件、调用外部服务、委派子任务）时的权限最小化问题。与传统系统中「能力预先定义」不同，Agent 真正需要的最小权限是动态的，取决于其「任务意图」——它想做什么、以何种方式做。驱动 Agent 的上下文来源非常杂：用户请求、工具返回结果、被读取的文档、shell 输出、Skill 与 MCP 指令、长期记忆等。这些输入全部汇入同一个共享的规划通道，影响力几乎对等，因此既可能被对抗性注入利用，也会因意外的作用域扩大而越权；然而用户显式请求与文档中抽取的文本在信任等级上并不相同，不应拥有同等的「选择目标」和「扩大访问范围」的权力。现有防御大多约束具体操作与信息流，论文转而研究「按任务定域、多来源的权限组合」。作者主张：Agent 能力应当绑定当前任务意图，而不是绑定沙箱或整个会话生命周期；同时没有任何单一上下文来源能够定义完整能力。为此提出 IntentCap：从四类来源合成能力——用户意图、工作流指令、工具 schema、运行时环境——并采用「字段级所有权」与「单调收窄」原则。每个来源只贡献特定字段，任何来源都不能填写别人的字段；生成的权限租约只能收窄用户已授权的权限，绝不能扩权。实现上，IntentCap 用 LLM 从这些来源生成短时租约，在任何副作用提交之前由确定性检查器校验，并由工具层与操作系统层的信息流策略强制执行。评估显示：IntentCap 能阻断测试中的违规行为且不误拒良性动作，每个来源边界都独立必要，检查器在工具调用、代码执行、文件放置、任务委派等边界上具备泛化能力。适合从事 Agent 安全、最小权限模型、提示注入防御的研究者与工程团队阅读。