给 AI 智能体做零信任：每一步都要验证
文章探讨了 AI 智能体面临的安全风险，指出其自主性、工具调用、自然语言理解、记忆和多智能体协作等特性放大了攻击面。作者主张采用零信任架构，默认不信任、持续验证，并从身份、权限、隔离、审计、恢复和治理八个方面提出落地建议，强调安全设计应追求让攻击'做不到'而非'做起来麻烦'。
全部文档 / 标签: 沙箱隔离
2 篇
一文弄懂Agent Harness 与 Agent Runtime的区别
本文系统对比了 AI 智能体两大组成层面：Agent Harness 与 Agent Runtime。Harness 是位于 LLM 之上的应用逻辑层，负责执行循环、提示拼装、上下文管理、工具调用、状态跟踪与错误处理，决定智能体“想什么、怎么做”；Runtime 是承载执行的基础设施层，负责沙箱隔离、资源限制、网络与凭证管控、持久化与并发调度，决定“在哪、如何安全执行”。文章从定义、职责、生命周期、接口、资源管理、安全隔离、可扩展性、可观察性、部署模型、性能、故障恢复和典型用例等方面逐一比较，并给出示例代码与部署模式总结，帮助读者全面理解并实践二者设计。
