构建安全的 AI 智能体：为什么防护栏至关重要
AI 智能体正在从简单的助手迅速演进为能够推理、决策并代表用户行动的自主系统。无论是在企业自动化、开发者工具，还是生产力编排方面，这些智能体都代表了 AI 能力的一次重大飞跃，拥有更强的决策自主权和更广的影响范围。
然而，这一演进也带来了风险。基于大型语言模型（LLM）构建的智能体可能会生成错误信息、在未经授权的情况下访问敏感数据，或做出偏离组织目标的决策。当多个智能体相互交互时，这些问题可能被放大，导致不可预测的行为和结果。随着应用的加速普及，确保智能体的对齐、安全与问责，不仅要成为技术团队的重点，也需要企业高层和监管者的共同关注。
为什么防护栏很重要
开发和运营 AI 应用或智能体过程中，开发者和企业往往面临内容合规、数据泄露、提示词注入、幻觉以及越狱等安全风险。这些风险不仅威胁业务运作，也可能导致企业承担高额的合规和社会责任风险。 在实现安全的方法上，各大 AI 实验室在技术路径上各不相同，但普遍认同的一点是：安全应当从一开始就融入设计。他们使用宪法式 AI、红队测试、治理委员会等工具来管理风险、引导智能体行为，并帮助系统安全成长。
对于想要使用 AI 智能体的企业来说，真正的问题是：这些理念在实践中如何落地？如何把宏观的安全理念转化为跨团队、跨工具、跨客户都能奏效的实际控制？
这正是 AI 防护栏（Guardrails）发挥作用的地方。
目标、设计与战略价值
AI 安全护栏是内置于系统中的规则与控制机制，旨在确保智能体的行为安全、合规，并符合用户预期。与其在问题发生后再进行补救，不如从模型、界面和系统设计之初就嵌入防护栏，以在风险出现之前进行主动防护。
关键功能：
- 意图对齐（Intent Alignment）： 确保智能体在既定目标、道德约束和领域规则内运作。
- 行为过滤（Behavior Filtering）： 实时拦截有害输出或不安全行为。
- 访问控制（Access Controls）： 基于角色和上下文限制智能体访问敏感工具或数据。
- 可追溯与可审计（Traceability & Auditability）： 记录智能体决策和工具使用情况，支持部署后的分析和合规审计。
战略意义：
- 建立信任： 确保智能体的行为可靠且可预测。
- 支持合规： 帮助企业满足各类 AI 法规与政策。
- 促进可扩展性： 支持跨团队、跨领域、跨工作流部署智能体而不失控。
如何部署 AI 防护栏
要设置 AI 防护栏，需要在系统各层面引入控制，尤其是针对自主智能体。以下是逐层指南：
1. 输入层防护栏：控制输入内容
在用户提示词进入模型前进行过滤或引导。
技术方法：
- 提示词验证和清洗，识别越狱攻击或意图不明
- 意图分类，将提示词按风险等级路由
- 提示词模板，减少不可预测性并规范结构
工具：
- 正则表达式过滤
- 审核 API（如 Google Perspective）
- 基于 Transformer 的自定义分类器
2. 模型层防护栏：治理核心行为
塑造模型内部行为和训练输出。
技术方法：
- 使用对齐数据集和行为目标进行微调
- 基于人类反馈的强化学习（RLHF）
- 宪法式 AI，自我评估并遵循预定义伦理框架
工具：
- Anthropic 的宪法式 AI 方法
- OpenAI、DeepMind 的 RLHF 管道
- Hugging Face、TRL 等开源微调工具包
3. 输出层防护栏：控制输出内容
确保生成内容符合安全、伦理和合规标准。
技术方法：
- 生成后审核，检测有害、偏见或越界响应
- 使用分类器检测毒性、偏见和个人隐私信息
- 多阶段输出过滤与评分管道
工具：
- OpenAI Moderation API
- AWS Content Safety、Azure 内容过滤
- 内部红队测试与基于 LLM 的评估器
4. 工具访问防护栏：限制智能体能力
自主智能体往往会调用工具、API 或外部服务。防护栏在此限制其访问范围。
技术方法：
- 按角色或场景进行工具授权
- 根据上下文或置信度条件激活工具
- 对高风险调用进行隔离和速率限制
工具：
- LangChain 工具授权与封装
- OpenAI 函数调用的范围权限
- 采用基于角色的访问控制（RBAC）的沙箱环境
5. 监控与监督：保障运行时控制
防护栏必须延伸到生产环境，支持干预、可观测性与问责。
技术方法：
- 实时记录输入、输出、工具使用与系统状态
- 审计追踪以回溯决策流程与操作
- 使用“监督智能体”监控并必要时覆写行为
工具：
- LangGraph、AgentOps 等编排器
- Bitdeer 的 Agent Builder 策略运行时与日志
- 基于区块链的审计层（如 BlockA2A 框架）
6. 组织治理：将防护栏嵌入政策
除了技术控制，组织还需建立治理与升级流程。
实践：
- 制定符合业务与法律风险的 AI 使用政策框架
- 在开发、测试与部署阶段进行安全评估
- 建立事件响应与故障分析流程
框架：
- NIST AI 风险管理框架
- ISO/IEC 42001（AI 管理体系）
- 欧盟 AI 法案的分级合规标准
Bitdeer AI Agent Builder
在 Bitdeer AI，我们认为 AI 智能体必须安全、可控，并能在企业环境中真正落地。我们的 AI Agent Builder 在设计之初就将安全作为核心要素，既充分利用模型层面已有的合规与防护能力（如敏感话题过滤、风险请求拒答与基本输入防护），又叠加了平台级的安全设计，确保智能体在运行中始终可信与合规。
安全能力包括：
- 模型层合规防护：对不当或高风险内容进行识别与阻断，降低生成风险。
- 精细化权限管理：严格限定数据与 API 的访问范围，从源头降低越权可能。
- 安全日志与审计追踪：完整记录交互，支持追溯、事件响应与合规治理。
- 内容与输入防护：在输出端进行检测，并通过输入校验抵御 Prompt 注入等攻击。
凭借多层次的安全设计与持续增强的能力，Bitdeer AI Agent Builder 让企业能够自信地部署智能体，在提升效率的同时确保风险可控、行为合规。
结论
自主 AI 智能体正在重塑企业运营，但如果没有明确的防护栏，风险可能超过收益。顶尖开发者正在通过在模型中引入对齐和监督来优先保障安全。Bitdeer 则提供工具与基础设施，帮助开发者从一开始就安全构建。Agentic AI 已经到来，只要有正确的基础和准备，它既可以强大，也可以安全。