运行前的 skill 和 MCP 扫描
在 AI agent 加载 skills 和 MCP servers 之前对其进行扫描，使用 ATR 规则检测 prompt injection、tool poisoning、恶意 MCP 内容和供应链威胁。
Panguard AI
认领Panguard AI 是面向 AI agents 的开源安全平台，可在运行前扫描 skills 和 MCP servers，并在运行时保护 agent 行为，适合开发者、AI 厂商和需要自托管控制与签名合规证据的受监管团队。
面向 AI agents 的开源安全
Panguard AI 是面向 AI agents 的开源安全平台。它的核心职责是在这些内容运行前扫描 skills 和 MCP servers，然后使用 ATR rulebook 在运行时保护 agent 行为，网站将其定位为类似 CVE 和 Sigma 等共享检测标准的 agent 时代对应物。
该产品面向开发者和受监管团队，他们需要的是实用的控制与证据，而不只是告警。网站称社区版采用 MIT 许可、自托管、零遥测且永久免费，而付费方案则增加了签名合规证据报告、企业级部署选项，以及对 on-prem、VPC 和 airgapped 环境的支持。
核心能力
运行时防护行为
在 agent 执行动作时于运行时提供保护，因此检测不局限于一次性的预检审查。
多层安全机制
在定价页面中描述了一个可选的 deceive-and-respond 层，与 protect 和 detect 并列，用于更广泛的安全工作流。
证据与合规输出
生成带签名、可供审计的 PDF 和 JSON 证据，并通过 SHA-256 和 Merkle-tree 签名及框架映射支持合规审查。
基于规则的检测与更新
采用本地优先、确定性的 ATR rulebook，并通过 Threat Cloud 和社区规则贡献分发规则更新。
以 CLI 为先的部署与运维
提供 scan、audit、guard 和 status 等命令行工作流，支持一条命令安装和自托管运行。
常见使用场景
部署前审查 agent skills
在部署 skill 或 MCP server 之前，开发者可以扫描其中是否存在 prompt injection、tool poisoning 或其他基于规则的威胁，并在 agent 加载前查看结果。
持续运行时防护
希望持续防护的团队可以运行 guard 和 status 工作流，在上线后监控 agent 活动，而不是只依赖一次性审计。
审计与合规证据
受监管组织可以使用带签名的 PDF 或 JSON 输出、框架映射和证据包，支持安全审查和合规讨论。
自托管部署与本地控制
偏好本地控制的组织可以使用自托管的社区版，网站称其可离线运行且零遥测。
企业安全运营
企业团队可以使用 on-prem、VPC 或 airgap 选项，并将平台连接到 SSO 和 SIEM 工作流，以支持更大规模部署。
Pros and Cons
Pros
- 同时覆盖 AI agent 工作流的运行前扫描和运行时保护。
- 提供已签名、可审计的证据，而不仅仅是检测告警。
- 社区版免费、开源、采用 MIT 许可且自托管。
- 支持命令行工作流和一条命令安装。
- 提供明确的企业部署选项，如 on-prem、VPC 和 airgap。
Cons
- 网站中的部分能力是以平台层面进行描述的，因此公开页面并未将每项功能完全拆分为独立的产品工作流。
- 企业定价和部分高级部署能力由销售驱动，因此需要这些选项的团队必须联系销售。
FAQ
Panguard AI 是做什么的？
Panguard AI 旨在在 AI agent 运行前扫描 skills 和 MCP servers，然后在运行时保护 agent 行为。源内容还描述了一个免费的开源社区版，以及一个面向需要签名合规证据报告团队的付费 Enterprise 加购项。
有免费版本吗？
定价页面说明 Community 目前可永久免费使用，提供 MIT 许可的开源访问。付费产品包括一次性 25K 美元的 Founding Pilot，以及从每年 150K 美元以上起售、由销售驱动的 Enterprise 方案。
它如何设置和运行？
网站说明你可以用一条命令安装，而且 Community 版本是自托管、零遥测并可离线运行。定价页面还列出了 pga CLI 命令：scan、audit、guard 和 status。
它会生成哪些输出？
产品页面说明 Panguard AI 可以在运行前扫描 skills 和 MCP servers，并在运行时保护 agent 行为，同时输出已签名、可审计的证据。定价和企业页面还描述了 PDF 和 JSON 输出、SHA-256 与 Merkle-tree 签名，以及合规映射。
它适合团队和受监管环境吗？
定价页面说明 Enterprise 及以上版本包含 on-prem、airgap、SSO 和 SIEM 支持，而企业规格还增加了 SAML SSO、SCIM、SIEM webhook 和审计日志导出。Community 版本是自托管并在本地设备上运行。
Quick Facts
- 类别
- AI agent 安全
- 来源域名
- panguard.ai
- 许可证
- MIT / Community 版开源
- 部署方式
- 自托管；企业选项包括 on-prem、VPC 和 airgap
- 主要用户
- 开发者、AI 厂商、受监管团队和企业
- 命令行工作流
- scan, audit, guard, status
Panguard AI 替代品
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Kastra 为 AI 系统提供授权基础设施，在执行前检查提示词、工具调用、Shell 命令、API 请求和浏览器操作，帮助团队执行策略并管理本地与企业 AI 工作流。
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Orca 是面向编码代理的 Agent 开发环境，支持在隔离的 git worktree 中并行运行多个 CLI agent，并提供桌面端与移动端协作流程。
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AI Magicx 是一体化 AI 工作区，集聊天、图片、视频、语音、音乐、邮件和开发任务于一处，帮助创作者、团队和开发者集中使用多种模型，无需在多个工具和订阅间切换。
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blop 是一款 QA agent，可在仓库中将浏览器测试以代码形式编写并运行于 CI，聚合重复失败，还可发起 PR 修复失效测试，适合需要可审查、版本控制浏览器 QA 的团队。
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RLAMA 是一款本地 AI 平台，适用于在 macOS、Linux 和 Windows 上构建 RAG 系统与智能体。支持本地处理、交互式终端工作流和用于文档问答及多智能体自动化的 HTTP API。