Doberman-Core 是评测安全领域的开源项目，由 DobermanCore 开发，是 2026 年新上线的项目。
它收录于评测安全分类，该分类目前共有 467 个项目，GitHub 星标数为 276。
项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-24。Apache-2.0 许可证，可免费使用和部署。
它主要面向的使用场景是：企业级LLM应用的安全合规部署。同类可对比的替代方案包括 Guardrails AI、LlamaGuard、NeMo Guardrails。
Doberman-Core
给 AI 智能体装上安全锁，防提示注入，控工具权限
Doberman-Core 是一个面向 AI 智能体的安全框架，专注于解决 LLM 应用中的安全防护问题。它提供提示注入防御、运行时策略执行、工具调用权限控制、智能体监控、审计日志、LLM 安全、自主工作流保护等功能，确保 AI 部署的安全性。该框架基于 Python 构建，支持 MCP（Model Context Protocol），可集成到现有 AI 工作流中，实现细粒度的权限管理和实时安全策略。它旨在为开发者提供一套完整的工具，防止恶意提示、越权操作和不可控的自主行为，是构建可靠、合规 AI 应用的安全基础设施。
开源
free
智能体
GitHub 星标
★ 276
维护状态
活跃
是否开源
是
定价模式
free
项目数据
分类智能体
开发团队DobermanCore
所属国家
定价模式free
价格说明开源项目，Apache-2.0 许可证，可免费使用和部署。
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★ 276
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2026-06-07 00:00:00
最近更新2026-09-24 00:00:00
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2026-08-09
浏览次数6
使用教程
核心亮点
- 提供开箱即用的提示注入检测和防御机制，降低安全风险
- 支持运行时策略执行和工具级权限控制，细粒度管理智能体行为
- 内置审计日志和监控功能，便于追踪和合规审查
不足之处
- 项目处于早期阶段，文档和社区生态尚未成熟
- 功能覆盖广但深度待验证，实际生产环境案例较少
适用场景
- 企业级 LLM 应用的安全合规部署
- 自主智能体（如 MCP 工具）的权限管控
- 需要防止提示注入和越权操作的 AI 工作流
替代项目
Guardrails AI、LlamaGuard、NeMo Guardrails
项目介绍
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