为什么是现在
AI风险正在从"内容风险"升级为"行动风险"
AI被赋予真实权限后一旦做错，代价远超一次错误回答。
监管正在迁移
NIST与英国AI安全研究所（AISI）正把关注重心从模型安全转向Agent身份、授权与可控行动。
信任缺口是结构性的
业务企业通常没有自己的AI Red Team；而供应商自证安全，本身就存在"开发者同时是安全裁判"的信任冲突。
测试必须持续进行
模型、Prompt、知识库、工具与攻击能力持续变化，安全覆盖也必须持续跟进。
产品体系
覆盖Agent全生命周期的一套安全闭环
一个平台，三重守护：上线前、行动时、变化时。
1
敢不敢上线？
Sentinel Assurance
上线前独立第三方验收，代表业务企业对Agent进行红队压力测试与风险量化。
- 自动化与人工结合的对抗测试
- Prompt Injection、工具误用、数据泄露、目标劫持
- 权限使用边界与敏感操作边界识别
2
这一步能不能执行？
Sentinel Guard
作为Agent与真实业务系统间的安全网关，在关键动作执行前进行毫秒级拦截。
- 输入检查、意图理解与工具调用验证
- 数据访问与输出内容审查
- 允许 / 阻断 / 人工审批，并留存审计证据
3
现在依然安全吗？
Sentinel Live
模型、工具或权限变更时自动触发影响评估与复测。
- 模型 / Prompt / RAG / 工具 / 权限变化检测
- 自动生成测试用例执行复测
- 更新安全评级，并反哺Guard策略
决策就绪
我们回答CISO真正关心的问题
Red Teaming、安全扫描和Guardrail已经在模型与内容安全上形成重要能力。Sentinel量化一个Agent究竟可以被赋予多大的真实业务权限，并让这个答案随Agent的变化持续保持准确。