给 AI Agent 装上零信任安全闸门，防越权、防泄露
AgentGuard 是一个面向 AI Agent 的零信任安全基础框架，旨在解决大模型智能体在自主执行任务时面临的安全与合规问题。它通过策略引擎对 Agent 的每一次工具调用、数据访问和外部交互进行实时监控与授权，确保只有符合预定义安全策略的操作才能执行。核心能力包括细粒度的访问控制、动态策略评估、行为审计和风险拦截，支持与主流 LLM 框架集成，为开发者提供一套轻量级的安全防护层。该框架强调零信任原则，即默认不信任任何请求，无论其来源，从而有效防止提示注入、权限滥用和数据泄露等风险。AgentGuard 适用于需要严格安全管控的 Agent 应用场景，如企业级自动化、金融交易和医疗数据处理等。
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Rebuff、Guardrails AI、NeMo Guardrails
AgentGuard 是评测安全领域的开源项目，由 WhitzardAgent 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 494 个项目，GitHub 星标数为 148。
近 44 天，它的 GitHub 星标从 123 增加到 148，净增 25。
项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-10-01。从国内网络环境看，可直接访问。
它主要面向的使用场景是：企业级AIAgent的权限管控与合规审计。同类可对比的替代方案包括 Rebuff、Guardrails AI、NeMo Guardrails。
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