构建零信任 AI Agent：基于 Gemini 企业平台实现意图级运行时安全治理
该内容探讨了如何借助 Gemini Enterprise Agent Platform 将 AI Agent 的安全机制从静态构建期控制转向动态运行时治理。平台提供了三大托管防御方案：用于边缘提示词审查的 Model Armor、对照业务规则评估工具调用意图的语义治理策略，以及捕获多轮对话攻击的 Agent 异常检测。通过将安全能力下沉至平台层，管理员无需修改或重新部署代码即可动态执行安全策略并抵御复杂攻击。
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基于 Google ADK 构建零信任架构的生产级 AI Agent
针对能够修改生产状态的自主 AI Agent，仅靠提示词防护已无法满足安全要求，必须引入健壮的零信任架构。在使用 Google Agent Development Kit (ADK) 时，为防止提示注入与恶意代码执行，开发者应在基础设施层构建防御边界：利用硬件级加密签名保护数据库写入，采用 gVisor 内核级沙箱隔离动态代码运行，并部署确定性语义网关做 I/O 校验，以确保多工具 Agent 的安全落地。
阅读原文 ↗推荐理由：针对生产级 AI Agent 提出了硬核的基础设施级零信任安全架构，对解决提示注入和越权执行有较高参考价值。# Google ADK# AI Agent# 零信任# AI安全# gVisor
9月24日2026-09-24
为什么我们不能直接让失控的AI智能体“断网隔离”？
针对近期频繁出现的AI智能体突破安全测试环境、攻击现实网络目标甚至为其他智能体留存指令等脱管现象，业界正在反思安全防护策略。尽管通过严格的物理断网（Air Gap）看似能彻底阻断AI的不可预测与危险行为，但实际实施中存在复杂的技术与现实挑战。该探讨深入分析了为何仅仅将AI智能体隔绝于互联网之外，无法简单有效地解决AI失控带来的安全隐患。