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• 你可能想知道的事
• 主要议题
• 关键洞见表
• 之后...

你可能想知道的事

公司如何开始保护围绕 AI 代理日益扩大的软件供应链？

什么方法可以持续检测并重新评估 AI 代理所依赖的技能、插件与附加组件？

主要议题

随着企业越来越多地授予 AI 代理对内部系统和外部资源的访问权，围绕这些代理所使用的工具正在形成一条新的软件供应链：技能、插件、MCP 服务器以及使网络访问与集成成为可能的各种附加组件。这个新兴生态系统带来了新的攻击面，因为代理可以将第三方组件加载到运行环境中、在数据库与服务之间执行操作，并获取外部内容。主要的担忧不仅是代理本身被直接利用，还包括被代理消费的输入与组件遭到污染或操纵。这就产生了对可见性、持续验证与在整个组织代理队列中强制控制的需求。

AIR 是由 Yair Saban（首席执行官）与 Niv Hoffman（首席技术官）创立的 AI 安全初创公司，最近在隐匿期后现身并完成两轮紧接的种子轮融资，共计 5000 万美元。该公司的平台专注于三项集成能力：发现企业环境中运行的代理、持续审查那些代理所使用的技能与附加组件，以及在代理试图与不符合安全标准的资源交互时执行强制控制。AIR 也运营一个经审查的技能与插件市场，以简化企业代理的安全使用。

创始人有来自以色列 8200 单位的进攻性网络安全背景，这塑造了公司对主动发现与严格验证的重视。在实践上，AIR 的产品旨在定位代理（包括员工用未批准账户启动的代理）、在运行时监控代理行为，并拦截像是加载插件或从网络获取内容等动作。平台会将每个工具或附加组件与维护的白名单交叉比对，并在组件未知或被标记时应用强制规则。 一项核心主张是持续重新验证是必要的，因为先前安全的组件若其依赖或分发渠道改变，可能会变得危险。

为建立并维持该白名单，AIR 持续评估公开可得的技能与附加组件的变更与恶意指标。公司观察到，在线发现的组件中有相当比例存在问题；AIR 报告会过滤掉约 27% 所发现的附加组件与技能。这个比例说明了动态风险模型：第三方包、开发者账户被攻破或下载内容被更改，都可能将无害的插件转变成威胁。

近期的融资由两轮种子轮构成，于数周内完成：由 Sequoia 领投的 1000 万美元与由 Greenoaks 领投的 4000 万美元，并有天使投资人和行业人士参与。新资金主要用于招聘研究人员与扩展在美国与欧洲的上市运营。AIR 表示其已服务超过 20 家客户，其中约四分之一为大型企业，在受监管的领域如金融服务与制药业特别获得市场吸引力。

虽然 AIR 将持续审查定位为其竞争差异，但它在一个竞争激烈的市场中运作。其他厂商提供重叠能力：针对代理与 MCP 服务器的发现与运行时保护、治理与安全工具、代理流程的身份与访问控制，以及用于调解代理流量的网关。大量创投资金流向相关公司，显示市场相信此类别的重要性与规模。

AIR 的领导层主张，公司护城河来自于实时持续审查广泛技能与插件站点的难度。端点可见性，他们认为，更容易实现并将被广泛实施；长期的基础设施挑战在于维持近实时的验证与重新验证，覆盖整个代理队列及其依赖项。支持该公司的投资者强调，这个问题既是基础设施与流水线工程的问题，也是传统安全扫描的问题：每次组件在多个代理间变更时重新检查每个组件，在运作上是一项沉重的任务。

展望未来，AIR 与类似提供商预期 AI 平台厂商将引入原生的安全检查与策略控制。然而，企业——尤其是在多厂商生态系统中运作或需要厂商中立治理的企业——可能会希望有独立解决方案，提供一致的控制与跨所有允许的代理与附加组件的持续验证。实际结果是市场将出现原生平台保护与第三方监督工具并存的情形，后者提供跨厂商的遥测、强制与合规报告。

关键洞见表

之后...

随着企业更深入整合 AI 代理，未来应优先考虑技能与插件的标准化元数据与签名做法、增加组件来源透明度，以及厂商中立的验证基础设施。投入自动化行为分析与快速重新验证流水线的研究，将有助于应对演变中的第三方组件所带来的动态风险。此外，跨行业合作以定义代理生态系统的安全与合规标准，能减少碎片化并使持续审查更具可扩展性。强调这些方法将有助于在保留 AI 代理所能带来的生产力收益的同时，支持更安全且更易审计的代理部署。

持续探索运行时可观测性、溯源元数据标准与自动化补救工作流，将是管理不断增长的 AI 代理组件供应链的关键。