Agent 安全中心是百度智能云专为AI Agent场景构建的全生命周期安全平台，覆盖从研发接入到应用治理的全链路防护：支持Agent资产清点、身份与权限管控、工具调用防护、Prompt注入与越狱防护、代码执行安全防护、数据安全等核心能力；通过可观测与审计对Agent行为轨迹全程刻画，结合事前测评提前识别安全盲区，以统一管控平台实现企业级Agent安全治理。让每个Agent看得见、管得住、追得到。

为什么需要 Agent 安全中心

当 AI Agent 从试点（PoC）走向生产，它不再只是“生成内容”，而是演进为能自主决策、调用工具、访问数据、执行命令的“自主执行主体”。这种高自治 + 强工具调用的组合，带来了全新风险面：不可信输入 → LLM → 下游工具/插件执行。一旦这条链路被攻击者利用，后果可能是数据外泄、越权操作乃至系统被破坏。

企业在 Agent 应用落地时，主要关注的安全风险：

• 提示词注入：攻击者将恶意指令隐藏于网页、文档、邮件等外部内容中，诱导 Agent 偏离原定任务、执行非预期操作。
• 工具调用与代码执行失控：Agent 具备调用工具、执行命令的能力，一旦被操控，可能在业务系统中执行删除、篡改等高危动作。
• Skill 供应链风险：Agent 依赖第三方 Skill 扩展能力，其来源难以验证，存在恶意代码植入与投毒风险，且安装后使用范围难以管控。
• 越权与代理权滥用：Agent 被授予的权限可能被滥用于访问敏感数据、操作关键资源；身份可信不等于行为可控。
• 凭证泄露：Agent 使用的密钥、Token 若明文存储或意外暴露，可能被冒用以执行未授权操作。
• 数据源污染：知识库、历史会话等数据被篡改后，可能在后续任务中诱发错误决策或恶意行为。
• 敏感信息外泄：Agent 在交互与结果输出过程中，可能无意间将敏感数据传递至外部。
• 运行行为失控：Agent 自主执行任务时可能偏离既定目标、难以及时中止，需具备实时监控与阻断能力。
• 审计与追溯缺失：Agent 操作若缺乏完整留痕，事后难以还原过程、界定责任，带来合规压力。

Agent 安全中心的核心能力

• 资产清点：统一清点企业内全部 AI Agent 并进行指纹梳理，同时盘点其安装的 Skill 与 MCP 资产（含 MCP 接入方式、来源、暴露工具数等），汇总每个资产的待处理安全风险，并支持“一键 Skills 体检”重新识别与评估。

• 风险运营：集中运营检测告警信息，支持按告警等级、时间、威胁类型筛选，提供分类型的告警详情与处置建议；可对告警进行响应处置。

• 专项治理：面向具体风险面的专项检查与防护——配置检查（基于安全基线与合规模板，按 Agent 架构区分检查项巡检脆弱配置并给出修复建议）。

• Skill 安全：对 Agent 可使用的 Skill 进行安全评估（生成包含威胁风险、权限风险、合规风险的评估报告）与全生命周期管控，包括黑名单、白名单（仅允许模式）、卸载保护、安装源控制、检测周期设置、完整性校验（哈希校验），并完整记录拦截日志与安装/卸载记录。

• Agent 安全护栏：对 Agent 的用户提问、工具调用前、工具调用后、Agent 输出等环节进行安全护栏审核，支持正常放行、拦截、二次确认等处置，并提供审核次数、风险比例、违规原因分布等数据统计与提问详情查询（含安全策略流程与判定详情）。

• Agent 管控：对 Agent 运行时行为进行策略化管控——命令管控（黑/白名单 + 拦截/告警，内置高危命令黑名单如 rm -rf /* 等）、敏感目录管控（管控对 /etc、密钥目录等的访问）、网络资源管控（URL/IP 黑名单、网络访问拦截日志）。

• 安全审计：对 Agent 执行过程中的工具调用、命令执行、文件读写、网络请求、模型输入输出等行为进行全量留痕。

• 系统管理：统一管理 Agent 客户端的安装以及授权管理。

使用边界

支持防护的 Agent 应用

Agent（智能体）	版本	资产采集	安全告警	Skill安全（运行时防护）	Agent安全护栏	Agent管控	安全审计
OpenClaw	4.21~7.1	✅	✅	✅	✅	✅	✅
OpenCode	1.14.29~1.15.13	✅	✅	✅	✅	✅	✅

部署形态

支持 公有云 SaaS 与 私有化部署 两种交付形态，可满足金融、能源、政务等对“数据不出内网”有强要求的行业。私有化部署请咨询客户经理。

运行环境要求

• 操作系统：安全客户端目前仅支持在 Linux 系统的 Agent 运行环境上安装。
• 权限与网络：安装需要 root/sudo 权限，且目标环境需可访问管理平台接入地址。
• 护栏前置：使用 Agent 安全护栏前需手动完成 AK/SK 配置，确保服务联通后生效。