AgentMark

给AI智能体行为打上隐形水印,防止被盗用

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 8 🐛 待处理 1
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 100
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,MIT许可证,完全免费,无付费版本。

项目预览

AgentMark 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队Tooooa
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,MIT许可证,完全免费,无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型acl,acl2026,agent,ai-safety,behavioral-watermarking,large-language-models,llm,watermark
GitHub 星标★ 100
上线时间2026-01-03 00:00:00
代码更新2026-04-08
仓库体积123.9 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数7

项目介绍

AgentMark 是一个面向智能体(Agent)行为的水印工具,旨在保护基于大语言模型的智能体不被恶意窃取或滥用。随着智能体在工具调用、多步推理等场景中的普及,其行为模式(如决策轨迹、工具使用序列)成为重要的知识产权。AgentMark 通过在不破坏智能体原有功能(即效用保持)的前提下,将特定水印嵌入其行为中,从而实现对智能体行为的溯源和版权认证。该工具基于 Python 实现,提供了行为水印的嵌入、提取和验证流程,支持对智能体行为流的细粒度标记。其核心能力包括:设计可区分的行为特征、确保水印对任务性能影响最小、以及在水印被攻击时仍能可靠检测。该项目发表于 ACL 2026,属于学术前沿研究,适合对智能体安全、模型知识产权保护感兴趣的开发者或研究者使用。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 100

核心亮点

  • 首创行为级水印方案,不依赖模型权重,保护智能体决策轨迹
  • 强调效用保持,水印嵌入后对任务性能影响小
  • 提供完整水印嵌入-提取-验证流程,便于集成

不足之处

  • 项目处于早期,文档和社区支持待观察
  • 水印鲁棒性在复杂攻击场景下未充分验证

适用场景

  • 保护商业智能体产品的行为知识产权
  • 对开源智能体进行行为溯源和版权认证
  • 学术研究中验证智能体行为水印的可行性

替代项目

Watermarking for LLM (如KGW)、DeepSign、Adversarial Watermark

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