DashClaw

危险操作先拦下确认再放行,用 AI 干活睡得着

面向 AI Agent 的审批与策略控制层,在危险操作真正执行前进行拦截、阻断或远程审批。它为智能体操作提供了细粒度的安全边界,让用户可以放心授权自动化任务,是构建可信、可控 AI 工作流的重要安全基础设施。

开源 unknown 基础设施
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GitHub 星标 ★ 306
维护状态 活跃
是否开源
定价模式 unknown

项目数据

分类基础设施
开发团队ucsandman
所属国家
定价模式unknown
价格说明定价信息待确认
访问状态
是否开源
开源协议MIT
主要语言TypeScript
技术栈/模型agent-framework,agent-governance,agent-runtime,ai-agents,ai-governance,ai-infrastructure,ai-ops,autogen,claude-code,crew-ai,decision-engine,developer-tools,hermes,langchain,mcp,mcp-server,model-context-protocol,openclaw
GitHub 星标★ 306
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2026-02-08 00:00:00
最近更新2026-09-19 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3

使用教程

核心亮点

  • 定位精准:专为AI Agent设计审批与策略层,在动作执行前拦截风险操作,直击企业落地AI的安全痛点
  • 技术栈贴合主流:基于TypeScript,原生支持Claude Code、AutoGen、Crew等热门Agent框架,集成成本低
  • 远程审批能力:支持移动端远程批准或阻断Agent操作,为无人值守场景提供必要的人工兜底机制

不足之处

  • 项目处于早期阶段(291星),API稳定性与生产级特性(如审计日志、策略热更新)尚未充分验证
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 企业内AI Agent执行敏感操作(如数据库写入、文件删除、支付转账)前的强制审批
  • 无人值守的自动化任务中,对高风险动作进行远程人工介入
  • 多Agent协作环境中,统一实施安全策略与合规管控

替代项目

Lasso Security、Guardrails AI、AgentOps

项目介绍

DashClaw 是智能体领域的开源项目,由 ucsandman 开发,是 2026 年新上线的项目。

它收录于智能体分类,该分类目前共有 2,499 个项目,GitHub 星标数为 306。

项目目前处于活跃维护状态,最近一次代码更新于 2026-09-19。从国内网络环境看,可直接访问。

它主要面向的使用场景是:企业内AIAgent执行敏感操作(如数据库写入、文件删除、支付转账)前的强制审批。同类可对比的替代方案包括 Lasso Security、Guardrails AI、AgentOps。

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