AI 代理运行时安全框架：多维风险评分、策略执行与回滚机制

随着 AI 代理从实验阶段进入生产环境，实际故障逐渐显现：未授权操作、个人信息泄露、无限循环等风险往往在被监测到之前已造成损害。为此，我们研发了一套运行时行为监控系统，能够对代理的每一次行为进行实时风险评估。系统从 五个维度 量化风险：

1. 操作类型（读/写/执行等）
2. 资源敏感性（是否涉及机密数据、关键服务）
3. 影响范围（单实例、跨服务、全局）
4. 发生频率（单次、重复触发）
5. 行为‑上下文偏差（与预定义策略或历史行为的差异）

每个维度给出分值，综合形成 风险评分（0‑100），并触发相应的 防护策略：

• 阻断：立即中止高风险操作；
• 审计：记录并上报供后续分析；
• 回滚：在检测到异常后自动恢复到安全状态（如撤销已写入的数据、恢复模型参数）。

该系统已在开源项目 Vaultak 中实现，代码结构包括：

• risk_evaluator.py：实现五维评分逻辑；
• policy_engine.py：根据评分映射到执行策略；
• rollback_manager.py：维护可逆操作日志并执行回滚。

我们期待与社区分享此威胁模型与评分方法，并收集其他团队在生产环境部署 AI 代理时遇到的故障案例，以进一步完善安全防护体系。