Doberman-Core

运行时拦截 AI 的每个动作，防止危险操作执行

开源 free 评测安全
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GitHub 星标 ★ 277
维护状态 活跃
是否开源 是
定价模式 free

项目预览

项目数据

分类评测安全
开发团队DobermanCore
所属国家
官网地址
GitHubhttps://github.com/DobermanCore/Doberman-Core
定价模式free
价格说明开源项目，免费使用，定价信息待确认
访问状态
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型agent-security,ai-agents,ai-safety,authorization,guardrails,llm,llm-security,mcp,python,security
GitHub 星标★ 277
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2026-06-07 00:00:00
代码更新—
仓库体积—
本站数据更新—
维护状态活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-26
浏览次数4

项目介绍

Doberman-Core 是一个面向 AI 代理的运行时安全防护库，定位为“AI 的看门狗”。它解决的是 LLM 应用在输入、输出和工具调用环节缺乏实时管控的问题，防止恶意提示注入、越权操作或意外行为在真正执行前造成损害。核心能力包括：在运行时拦截并审核每一次用户输入、模型输出以及工具调用，基于策略规则进行授权判断，支持 MCP（模型上下文协议）集成，从而实现对代理行为的细粒度控制。它采用 Python 编写，轻量且易于嵌入现有代理框架，为开发者提供了一层可编程的安全边界，确保 AI 系统在复杂环境中仍能保持可控和可信。

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技术标签

使用教程

—

核心亮点

  • 实时拦截输入、输出和工具调用，防护时机精准
  • 基于策略的授权机制，支持细粒度控制
  • 原生支持 MCP，便于集成到现代代理生态

不足之处

  • 项目早期，文档和社区生态尚待完善
  • 策略配置可能增加开发者的学习成本

适用场景

  • 企业级 LLM 应用的安全合规审查
  • 代理工具链中防止越权或恶意操作
  • 多代理系统间的行为隔离与管控

替代项目

Guardrails AI、Llama Guard、NeMo Guardrails

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