给 AI 智能体做安全体检，防提示注入和配置漏洞
agent-audit 是一个针对 LLM 智能体的静态安全扫描工具，主要解决 AI Agent 应用中的安全漏洞问题，如提示注入、MCP 配置错误和污点分析。它内置了 51 条安全规则，并映射到 OWASP Agentic Top 10（2026）标准，帮助开发者在开发阶段发现潜在风险。该工具支持 LangChain、CrewAI、AutoGen 等主流 Agent 框架，提供命令行接口，便于集成到 CI/CD 流程中。核心能力包括对 Agent 代码和配置的静态分析，识别不安全的数据流和权限配置，从而提升 AI 应用的整体安全性。
Prompt Security、Lasso Security、Rebuff
agent-audit 是评测安全领域的开源项目，由 HeadyZhang 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 458 个项目，GitHub 星标数为 231。
近 43 天，它的 GitHub 星标从 208 增加到 231，净增 23。
项目保持着较活跃的维护节奏，最近一次代码更新于 2026-09-19。MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。
它主要面向的使用场景是：开发阶段扫描Agent代码，提前发现提示注入风险。同类可对比的替代方案包括 Prompt Security、Lasso Security、Rebuff。
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