面临的挑战
我们在客户落地中最常遇到的三类智能体安全挑战。
攻击面广
工具调用攻击面广
智能体一旦能调工具、写文件、连外部服务，攻击面远超纯对话型大模型，越权与污染风险面持续扩大。
影响持久
记忆污染影响重
智能体的长期记忆被注入或污染时，会持续影响后续决策，事后排查与回滚成本高。
链路不可视
协作链路不可视
多智能体协作链路缺乏可视化与审计，事件研判时找不到上下文，影响业务落地节奏。
我们的做法
围绕业务流程，把"痛点 → 做法 → 收益"讲清楚。
注：本页只描述价值，不展示实施流程图。
痛点
智能体能调工具、写文件、连外部服务，越权调用与记忆污染风险面持续扩大。
做法
部署智能体安全平台进行运行时拦截与工具调用治理
收益
互联网客户在多智能体协作场景中引入运行时治理平台，把工具调用与跨智能体行为纳入统一审计。
运行时拦截治理
运行时拦截
工具调用治理
统一审计
红队自动化演练
红队自动化
定期演练
越权风险前置
痛点
内部 RPA + 智能体融合场景中，新增工具与新增智能体的越权风险难以提前发现。
做法
在迭代周期内嵌入 AI 红队自动化定期演练
收益
企业内部 RPA + 智能体融合场景中，通过红队自动化定期演练，提前发现潜在的越权风险。
痛点
央国企智能体安全运营仍以季度活动为主，缺乏常态化练兵的资产与流程。
做法
基于 AI 靶场打造常态化演练资产库
收益
央国企客户基于靶场进行常态化练兵，把智能体安全运营从季度活动变成日常工作。
常态化靶场练兵
AI 靶场
常态化练兵
演练资产库
语义层防火墙
LLM 防火墙
语义防线
提示注入拦截
痛点
智能体在语义层仍可能被绕过提示防线，单纯工具治理覆盖不到对话层。
做法
语义层兜底部署 LLM 防火墙
收益
智能体的语义入口侧增加一道语义防线，越狱与提示注入在入口侧拦截，与工具治理形成互补。
业务收益
从安全合规到业务效率，方案落地后客户能感受到的变化。
收益 01
协作链路统一审计
互联网客户在多智能体协作场景中引入运行时治理平台，把工具调用与跨智能体行为纳入统一审计。
收益 02
越权风险前置发现
企业内部 RPA + 智能体融合场景中，通过红队自动化定期演练，提前发现潜在的越权风险。
收益 03
常态化练兵成型
央国企客户基于靶场进行常态化练兵，把智能体安全运营从季度活动变成日常工作。
已服务的客户
已服务多家行业头部客户（客户名称已脱敏），覆盖以下行业。
互联网与科技
央国企
金融机构
汽车整车厂