🚨 当 AI Agent 开始“真的能动手”,安全这件事就不能再靠运气了。
这两天,一个对 AI + Web3 圈子都非常关键的更新,悄悄上线了👇
@GoPlusSecurity 正式推出 GoPlus AgentGuard ——
一款 面向 AI Agent 的原生执行级安全 Skill,
并且已经 开源,可直接接入使用。
一句话概括:
👉 接入 AgentGuard,用户就可以更安全、更放心地使用 OpenClaw 等具备真实执行能力的 AI Agent。
🧠 为什么 AgentGuard 很重要?
过去我们担心 AI 的问题,主要是:
回答错了、理解歪了、建议不靠谱。
但现在,情况已经完全变了。
随着 AI Agent 开始具备真实执行能力,它们已经可以:
•执行系统命令
•读写文件
•调用外部服务
•访问网络与密钥
•甚至直接发起 链上交易、签名、授权
这意味着,风险已经从「认知错误」升级为👇
⚠️ 执行级风险:
•一次错误指令 = 系统被破坏
•一次越权调用 = 数据外泄
•一次恶意诱导 = 资金直接损失
AI 不再只是“说错话”,而是真的“可能把事干坏”。
🔐 GoPlus AgentGuard 是什么?
GoPlus AgentGuard,是 GoPlus Security 最新推出的
👉 专为 AI Agent 设计的原生安全 Skill。
它不是事后审计,而是把安全 前置到执行发生之前。
核心目标只有一个:
防止 AI Agent 乱执行、越权执行、危险执行。
这背后,是 GoPlus 在 Web3 链上安全、地址风控、交易风险识别 等领域长期积累的技术能力,首次系统性地引入 AI Agent 的执行层。
🌟 核心价值:为什么值得接入?
和很多“安全口号”不同,AgentGuard 是一个真正能干预执行的安全层,主要通过👇两大机制:
① 运行时拦截(Runtime Guard)
在 AI Agent 动作真正执行之前,AgentGuard 会介入判断:
•允许(Allow)
•阻止(Deny)
•需要人工确认(Confirm)
不是靠感觉,而是基于规则 + 风险模型 + GoPlus API。
② 按需深度扫描(On-demand Scan)
在执行前或接入前,对代码和技能进行深度安全审计。
🧩 AgentGuard 提供了哪些能力?
🔹 Automatic Guard(默认开启)
基于 Hook 的自动防护,直接接入 Agent 执行流程,对高风险行为实时决策,并生成 完整可审计的执行记录。
🔹 Skill Scan(技能与代码审计)
对代码仓库和第三方技能进行深度扫描,覆盖 20+ 风险规则,包括:
•Prompt Injection
•数据外泄
•远程加载
•Web3 高风险行为
并给出清晰的证据与修复优先级。
🔹 Trust Mode(最小权限治理)
将技能划分为:
•Untrusted
•Restricted
•Trusted
并精细控制:
•网络访问
•文件路径
•执行权限
•密钥使用
•Web3 行为
真正做到 Least Privilege(最小权限),全生命周期可审计。
🔹 Action Scan(执行前实时评估)
在命令、请求、文件、密钥、交易或签名发生前,进行实时风险判断,
并结合 GoPlus 的链上安全能力,识别:
•高风险地址
•钓鱼行为
•授权风险
🛠️ 怎么安装 & 使用?(开发者友好)
Step 1️⃣ 获取 AgentGuard
AgentGuard 已 完全开源,AI Builder 可直接使用👇
👉 https://t.co/TwxduWNMGn
Step 2️⃣ 接入 AI Agent / OpenClaw
将 AgentGuard 作为安全 Skill 接入执行流程,无需改动核心逻辑。
Step 3️⃣ 默认即安全
•Automatic Guard 默认启用
•高风险动作自动拦截或要求确认
•所有执行行为都有审计记录
你继续专注构建 Agent,安全交给 AgentGuard。
🧠 装上之后,对你有什么用?
•AI Agent 不再“想干啥就干啥”
•越权、误操作、恶意诱导被提前拦住
•使用 OpenClaw 这类具备执行能力的工具,心里有底
•从「事后追责」变成「事前防错」
就像当年链上交易从裸签名 → 风控 → 模拟执行一样,
这是 AI Agent 走向规模化之前,必须补上的安全层。
✅ 总结一句话
GoPlus AgentGuard 不是教 AI 怎么更聪明,
而是确保它在“动手之前”,不会把事情搞砸。
当 AI Agent 真的开始参与真实世界的执行,
安全,不再是可选项,而是底层能力。
AgentGuard 已经把这件事,提前做好了。
值得每一个 AI Builder、Agent 用户认真看看。✨
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