open-bias

给 AI Agent 加一道策略防火墙，违规请求当场拦截

open-bias 是一个开源的策略执行代理（policy enforcement proxy），定位为 AI 代理的“防火墙”与护栏层。它解决的核心问题是：当 AI Agent 调用外部工具、访问模型或执行任务时，缺乏统一、可审计的规则约束，容易产生越权操作、内容违规或合规风险。项目以 Python 实现，作为中间代理拦截请求，在请求到达模型或工具前按预设策略进行校验、拦截或改写，从而让 Agent 强制遵循企业或团队制定的规则。核心能力包括策略定义与匹配、请求级拦截、审计日志记录，以及面向 AI 治理、合规与安全场景的集成能力。它适合需要给 Agent 加上可解释、可追踪安全边界的团队，把安全策略从散落在业务代码里的判断，收敛为独立的代理层，便于统一维护和审计。

开源 unknown 评测安全

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GitHub 星标 ★ 143

维护状态活跃

是否开源是

定价模式 unknown

项目预览

项目数据

分类评测安全

开发团队open-bias

所属国家

官网地址https://www.openbias.dev

GitHubhttps://github.com/open-bias/open-bias

定价模式unknown

价格说明定价信息待确认

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agentic-ai,ai-audit,ai-compliance,ai-firewall,ai-governance,ai-guardrails,ai-policy,ai-safety,ai-security,content-safety,guardrails,llm-guardrails,llm-monitoring,llm-proxy,llm-safety,llm-security,policy-engine,prompt-injection,responsible-ai,rule-engine

GitHub 星标★ 143

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上线时间2026-02-16 00:00:00

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收录时间2026-10-09

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使用教程

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核心亮点

以代理形式独立部署，策略与业务代码解耦，改规则不用动 Agent 逻辑
覆盖 AI 治理、合规、审计、内容安全等多个标签场景，定位清晰
支持请求级拦截与审计，便于追踪 Agent 的越权或违规行为

不足之处

项目处于早期，143 星标，生态集成与生产验证案例有限
策略表达能力和性能开销缺少公开基准，文档与社区待观察

适用场景

企业为内部 AI Agent 统一配置合规与安全策略
对调用外部工具或模型的请求做实时拦截与审计
在 AI 治理场景中集中管理多 Agent 的规则边界

替代项目

Guardrails AI、NeMo Guardrails

项目介绍

open-bias 是评测安全领域的开源项目，由 open-bias 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 506 个项目，GitHub 星标数为 143。

项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-10-07。

它主要面向的使用场景是：企业为内部AIAgent统一配置合规与安全策略。同类可对比的替代方案包括 Guardrails AI、NeMo Guardrails。

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