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Kastra 是面向 AI 系统的授权基础设施,可在提示词、工具调用、Shell 命令、API 请求和浏览器操作执行前进行检查,帮助团队执行策略、保留签名审计记录,并治理本地及企业级 AI 工作流。

什么是 Kastra?

Kastra 是面向 AI 系统的授权基础设施。它的主要职责是在动作运行前决定 AI 被允许做什么,而不是在事后记录或分析行为。

该产品会在不到一毫秒的时间内,根据策略检查提示词、工具调用、Shell 命令、API 请求和浏览器操作。同一策略层可用于本地编码代理、自主工作流和企业部署,并支持云端、自托管和隔离网络环境等部署选项。

Kastra 能做什么?

运行时授权,作用于动作边界

在执行前检查提示词、工具调用、Shell 命令和 API 请求,网站描述其决策延迟低于毫秒级。

类型化、可版本管理的策略编写

允许团队使用 Kastra Policy Language 编写策略,这是一种类型化 DSL,存放在 git 中,通过拉取请求评审,并可使用 fixtures 进行测试。

确定性的策略决策

根据被评估的策略和表面,支持允许、拒绝、脱敏以及升级或基于审批的结果。

跨表面的运行时强制执行

使用相同的策略模型,在开发者笔记本、浏览器代理、后端服务和其他 AI 表面上执行强制。

带签名的审计轨迹和导出

生成带签名、仅追加的审计轨迹,可回放并导出到 Datadog、Splunk 和 S3 等 SIEM 工具。

通过 Recon 进行追溯审查

包含 Kastra Recon,可扫描历史代理活动,发现已执行的高风险操作,并为其起草策略。

使用场景

“本地编码代理治理”

在开发者笔记本上使用 Kastra,在编码助手运行破坏性命令、文件编辑和本地 API 调用之前进行拦截。

“自主工作流控制”

将同一策略层应用于自主代理工作流,以便检查每一步,并对敏感步骤要求人工审批。

“浏览器代理强制执行”

通过在 DOM 中点击、导航、填写表单和下载触发之前进行拦截,来治理基于浏览器的代理。

“追溯式策略设置”

使用 Recon 审查历史代理活动,找出已执行的高风险操作,并在开启强制执行前起草策略。

“企业治理与审计”

在企业环境中运行授权,适合需要签名证据、审计导出以及支持自托管或隔离网络部署模式的团队。

常见问题

Kastra 是做什么的?

Kastra 被定位为面向 AI 系统的授权基础设施。它位于提示词、工具调用、Shell 命令、API 请求、浏览器操作以及其他 AI 生成动作的执行路径中,然后在动作运行前允许、拒绝,或在某些情况下要求审批。

Kastra 可以在托管云环境之外运行吗?

来源内容描述了包括云端、自托管和隔离网络(air-gapped)在内的部署模式。定价页面也说明 Enterprise 可运行在自托管、BYOC 或隔离网络环境中。

提到了哪些受支持的 AI 工具和代理?

Kastra 的定价页面列出了对 Claude Code、Codex CLI、Cursor、OpenClaw 以及任何兼容 OpenAI 的运行时的支持,并可通过 SDK 支持自定义代理。

可以在策略拦截动作之前先测试吗?

可以。定价页面包含用于在执行强制前观察活动的 Shadow Mode,而 policy-engine 页面则描述了将历史操作与不同版本的策略进行回放,以查看会有哪些变化。

Kastra 提供导出或 SDK 吗?

网站说明,决策和审计记录可以流式传输到包括 Datadog、Splunk 和 S3 在内的 SIEM 目标。policy-engine 页面还提到提供 TypeScript、Python、Go、Rust、Java 和 Swift 的第一方 SDK。

快速信息

类别
面向 AI 系统的授权基础设施
部署模式
云端、自托管、BYOC 和隔离网络
主要表面
提示词、工具调用、Shell 命令、API 请求、浏览器操作
命名工具/代理
Claude Code、Codex CLI、Cursor、OpenClaw
策略语言
Kastra Policy Language(类型化 DSL)
定价信号
列出了免费版、Pro、Team 和 Enterprise 层级

Kastra 流量分析

流量数据仅供参考。

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17

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Kastra 替代品

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agentinel.habitwala.in

Agentinel 是面向自主编码代理的本地安全层,可在执行前检查安装请求,并结合离线 OSV 数据库与启发式规则拦截可疑 npm 软件包,无需调用云服务。

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Panguard AI 是面向 AI 代理的开源安全平台,可在运行前扫描技能和 MCP 服务器,并在运行时保护代理操作,为开发者、AI 厂商和受监管团队提供自托管控制与签名合规证据。

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Postfleet 为 AI 代理提供邮件基础设施:在代理读取前筛选收件、清理内容,并将干净邮件提取为类型化 JSON。支持托管和本地 MCP 访问,以及面向非 MCP 流程的 REST。

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Execlave 是一个 AI agent 治理与执行平台,位于 agent 与其可访问系统之间,帮助团队为生产环境中的 AI agent 增加策略检查、审批、追踪和审计日志。

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Lunen 是一个受治理的控制平面,用于在现有业务系统中构建和运行 AI 代理。团队可以审批代理操作、管理权限,并在生产环境中维护共享审计记录。

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Phinq 是面向 AI 代理的开源运行时治理层,可拦截代理的工具调用并按风险分类,在执行前暂停高风险操作,等待人工审批。