01Core pain point and demand
企业内部使用 AI agent（vibecoded）进行开发与自动化时，这些 agent 缺乏默认安全边界，容易在 Docker 构建历史、公开镜像仓库等位置泄露 GitHub token 等凭据，导致生产仓库被获取管理员权限；同时企业缺少对这类 agent 驱动攻击的检测与防护手段。
02Product solution
构建一个 AI 驱动的安全平台，自动扫描 AI agent 生成的代码、Docker 构建历史、镜像仓库及 CI/CD 流水线，实时检测并阻止凭据泄露；同时提供 agent 行为监控与攻击检测，集成到现有 DevSecOps 工作流中。
03Monetization and business model
采用 SaaS 订阅模式，按扫描的仓库数量、镜像数量或 agent 实例数分级收费；提供免费试用和开源社区版，企业版增加实时监控、自动修复和合规报告功能；同时可提供安全审计和咨询服务。
04Action steps
- 1进行市场调研，验证企业安全团队对 AI agent 凭据泄露防护的具体需求和付费意愿。
- 2开发 MVP，支持扫描 Docker 构建历史和公开镜像仓库中的凭据泄露。
- 3集成 GitHub、GitLab 等主流代码托管平台，实现自动化扫描和告警。
- 4加入 AI agent 行为监控模块，检测异常凭据访问和潜在攻击。
- 5与 3-5 家早期客户合作试点，收集反馈并迭代产品。
- 6建立合作伙伴关系，与 DevOps 工具链（如 Jenkins、Kubernetes）集成。
- 7正式发布并启动市场推广，通过内容营销和行业会议获取客户。
05Risk notice
市场竞争激烈，已有安全厂商可能快速跟进；技术实现复杂，需持续更新以应对新型攻击手法；企业客户对数据隐私和误报率敏感，可能影响 adoption；经济下行可能导致安全预算削减。