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。
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。
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