来源敏感等级允许流向保留策略
AGENTGUARD ENTERPRISE
智能体运行时安全控制层
在 LLM 与工具执行前后识别风险，并执行脱敏、降级、审批或阻断。
保护对象覆盖智能体行动的完整上下文
- 智能体与子智能体
- 身份与委派
- 数据与 Memory
- 工具与 MCP
- 外部行动与生产系统
AGENTGUARD可信边界
- 01智能体与子智能体
- 02身份与委派
- 03数据与 Memory
- 04工具与 MCP
- 05外部行动与生产系统
企业交付AgentGuard Enterprise
开放技术AgentGuard Community
支持框架
LangChain
Microsoft AutoGen
OpenAI Agents SDK
LangGraph
LlamaIndex
Dify
OpenClaw
关键介入LLM · Tool · Memory
部署方式企业信任边界内
运行时架构
智能体执行与控制拓扑
从任务与身份到外部行动，AgentGuard 沿完整执行路径持续追踪数据、授权与行动影响
AGAgentGuardAgentGuard 交互边界运行时
业务意图外部行动
选择保护对象
AGENTGUARD交互边界运行时策略、上下文与证据贯穿完整执行轨迹
- G1LLM Before / After推理前后
- G2Tool Before / After工具调用前后
- G3Memory Write持久化写入
- G4Commit Boundary正式提交
●数据来源与衍生血缘
■行动影响能力、环境与后果
统一安全影响引擎
细粒度管控行为链、思维链和数据链
分别理解行动组合、任务意图与数据传播，并在每个交互边界联合判断
执行主体能力资源范围委派与有效期
读取创建修改执行正式提交
AgentGuardUnified Security
Influence Engine上下文联合求值
Influence Engine上下文联合求值
最小必要处置
ALLOWREDACTRECHECKSANDBOXAPPROVALDENY
任务目标 · 传播血缘 · 目标边界 · 策略约束
风险来自三条流的组合，而非单一标签
输出可解释的放行、修复、复检、沙箱、审批或拒绝
查看技术依据
任务目标、传播血缘、目标边界与策略约束在同一边界状态中求值
DIRECT · SEMANTIC · CONTEXTUAL · DECLASSIFICATION运行时安全控制
风险成形前精准介入
模拟真实任务，查看 AgentGuard 如何保留业务能力并控制高影响行动
AGAgentGuardRuntime Intervention Simulator
确定性前端模拟业务任务生成客户续约分析，并向获批外部顾问发送管理摘要执行路径 · CRM → 合同数据 → LLM → 报告 → 外部顾问
AgentGuard Interaction Boundary Runtime
●数据流■行动影响
社区版公开界面
从策略配置到审计闭环
展示运行流量、策略配置、审批与审计；企业版在此基础上提供部署与集成支持
产品版本
同一技术基础，两种使用方式
社区版提供开放的运行时安全基础；企业版面向组织级部署与持续安全运营。
接入与部署
控制能力部署在信任边界内
通过 Hook、Sidecar 或 Gateway 接入，策略与证据可留在企业环境。
企业信任边界安全中间层
策略、轨迹与证据留在企业环境智能体框架→SDK · Sidecar · Gateway
AGENTGUARDAgentGuard Runtime
在模型与工具执行前后形成连续控制
- 01执行前检查
- 02运行时防护
- 03事后审计
模型 · 工具 · MCP · 数据私有控制面
融入现有安全体系
补充智能体运行时上下文
AgentGuard 不替代既有安全系统，而是让控制理解一次智能体行动的完整上下文
IAM静态身份与权限任务上下文、委派链与一次性授权
DLP内容与外发通道衍生数据血缘与多步传播
API Gateway单次请求请求前的模型、工具与任务轨迹
SIEM事件与日志判断依据、载荷变化与业务结果
可核实证据