火山引擎 AI 安全新升级：AgentSentry 让企业放心用 AI

随着智能体深入企业生产系统，如何安全管控多元、异构的智能体集群，成为企业面临的新问题。

近日，火山引擎 AgentSentry 全新发布。作为面向企业 Agent 集群的统一安全管理平台，AgentSentry 打通三大独立安全产品——智能体身份与权限管理平台、智能体安全管理平台、AI助手安全平台，以统一入口和界面为企业提供跨平台、跨生态、跨运行环境的 Agent 纳管服务。

具体来说，AgentSentry 覆盖 Agent 资产纳管、身份权限、运行防护、风险处置和行为审计等全链路环节，为企业安全团队提供统一的风险和策略运营视图，在一个平台上完成对各类 Agent 的安全治理。

企业多类型Agent统一防护纳管

研发侧 Coding Agent、业务侧 Workflow Agent、员工侧数字员工 Agent 来自不同厂商，分布在云端、服务器和员工终端。当这些 Agent 分散在各自平台上管理，企业往往看不清有多少 Agent、各自拥有哪些权限、正在访问什么数据。

AgentSentry 可以将它们集中纳管，统一呈现安全状态、身份权限、供应链组件、运行行为和风险事件，帮助企业建立全局资产视图，让安全团队第一次能在一个界面上看清并管住全局。

多类型 Agent 统一防护纳管

全局资产视图

智能体全生命周期安全防护

依托全局资产视图，AgentSentry 可对所有类型的 Agent 用同一套策略，完成上线前看清资产、运行中管住行为、风险发生后追溯还原的完整生命周期防护。

同时，AgentSentry 重点强化了以下三大能力：

自定义高危操作：不同企业对“高危”的定义都不一样：金融机构把导出交易流水视为红线，互联网公司则把删除生产配置列为禁区。

AgentSentry 能结合操作语义和执行上下文识别风险，在删除关键文件、修改生产配置、调用敏感接口等危险动作发生前进行提醒或拦截。

更重要的是，企业不必再套用厂商的通用安全策略模板，只需用自然语言描述，就能把自己的安全要求快速转化为 Agent 执行边界。

DLP 商业敏感数据防护：Agent 的价值建立在数据之上，传统 DLP（数据防泄漏）“识别敏感内容就阻断”的做法，会让 Agent 丧失工作能力。

AgentSentry 提供了更精细的敏感数据防护策略：Agent 可以读取和处理企业数据，但企业可以自定义识别规则，识别文档密级、敏感内容，根据上下文判断访问是否合理、数据是否被不当使用，让数据在使用中被保护，而非在封锁中失去价值。

完整行为链路追踪与审计：在 Agent 场景下，判断数据是否敏感只是第一步，更关键的是能看清楚数据被谁访问、通过什么工具处理、最终流向了哪里。

AgentSentry 记录 Agent 的工具调用、数据访问、权限使用和关键动作，把这些串成完整的行为链路。风险事件发生时，企业安全团队可以快速还原过程、定位影响范围；面对合规审计时，也能拿出完整、可追溯的证据链。

字节跳动内部AI安全治理的实践支撑

AgentSentry 本次发布和升级能力并非孤立的功能点，而是同属一套完整的安全体系，这套体系是字节跳动内部AI安全治理最佳实践。

基于企业智能体建设所处阶段，以及安全需求程度，分成3个阶段：L1-智能体基础安全防护，解决智能体安全上线、L2-智能体精细化管控，解决运行过程中可控、L3-智能体安全持续运营，解决规模化后能否持续运营机密可信，这套体系为企业提供一条从“基础防护”走向“体系化治理”到“可持续运营”的完整防护路径。

该《智能体安全能力图谱》系统性梳理了 AgentSentry 在智能体安全建设的10大能力维度、60项核心技术要素。