rampart

给 AI 代理装上防火墙，控制它们在你电脑上的一举一动。

rampart 是一个面向 AI 智能体的开源防火墙，采用 Go 语言开发。它通过策略引擎审计和控制 OpenClaw、Claude Code、Cursor、Codex 等 AI 工具在本地机器上的行为。核心能力包括：基于 LD_PRELOAD 的系统调用拦截、细粒度的策略定义（如文件访问、命令执行、网络请求）、完整的审计日志记录，以及对 MCP 协议的支持。它解决了 AI 工具权限过大、行为不可控的安全问题，让开发者能在沙箱级别约束 AI 代理，防止恶意或误操作对系统造成破坏。项目处于早期阶段，星标 79，但技术思路清晰，适合对 AI 安全有高要求的开发者试用。

开源 unknown 智能体

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GitHub 星标 ★ 86

维护状态活跃

是否开源是

定价模式 unknown

项目数据

分类智能体

开发团队peg

所属国家

官网地址https://rampart.sh

GitHubhttps://github.com/peg/rampart

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Go

技术栈/模型agent-security,ai-agents,ai-security,audit-trail,claude-code,cli,codex,devtools,golang,ld-preload,llm,mcp,openclaw,policy-engine,prompt-injection,secure-ai-agents,secure-openclaw,security,security-openclaw

GitHub 星标★ 86

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2026-02-10 00:00:00

最近更新2026-09-18 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5

使用教程

核心亮点

采用 LD_PRELOAD 拦截系统调用，无需修改 AI 工具即可生效，兼容性较好
策略引擎支持细粒度规则，可精确控制文件、命令、网络等操作
内置审计日志，完整记录 AI 行为，便于事后追溯和安全分析

不足之处

项目处于早期阶段，文档和社区支持尚不完善
LD_PRELOAD 方案在部分静态编译或容器环境下可能失效，存在兼容性限制

适用场景

开发者在本地运行 Claude Code 等 AI 编程助手时，限制其访问敏感文件或执行危险命令
企业内部分发 AI 工具时，统一实施安全策略并记录审计日志
安全研究人员分析 AI 代理行为，测试其潜在越权风险

替代项目

AgentGuard、AI Firewall、PromptGuard

项目介绍

rampart 是基础设施领域的开源项目，由 peg 开发，是 2026 年新上线的项目。

它收录于基础设施分类，该分类目前共有 1,132 个项目，GitHub 星标数为 86。

项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-18。从国内网络环境看，可直接访问。

它主要面向的使用场景是：开发者在本地运行ClaudeCode等AI编程助手时，限制其访问敏感文件或执行危险命令。同类可对比的替代方案包括 AgentGuard、AI Firewall、PromptGuard。

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