01Core pain point and demand
面向客户的AI Agent（如客服机器人、销售助手）极易遭受提示注入攻击，攻击者可诱导Agent泄露敏感数据、执行越权操作或输出有害内容。企业目前缺乏有效的实时检测、拦截与审计手段，安全风险高，且现有防护方案误报率高、难以适配业务场景。
02Product solution
构建一个AI Agent安全防护平台，通过多模态检测引擎（规则+语义模型+行为分析）实时识别并拦截提示注入攻击，提供Agent行为审计、风险评分、自动告警和合规报告。支持与主流Agent框架（LangChain、AutoGPT等）无缝集成，并持续学习新型攻击模式。
03Monetization and business model
采用SaaS订阅模式，按Agent数量或API调用量分级收费；提供企业版私有化部署和定制化安全策略；增值服务包括安全审计报告、渗透测试和应急响应。
04Action steps
- 1调研目标客户，验证提示注入防护的核心需求和付费意愿。
- 2开发MVP：基于开源LLM构建提示注入检测模型，集成主流Agent框架。
- 3在3-5家种子客户中试点，收集攻击样本和误报反馈，迭代模型。
- 4完善产品功能：增加行为审计、风险评分和合规报告模块。
- 5建立攻击情报库，持续更新检测规则和模型，形成数据壁垒。
- 6通过安全社区、行业会议和内容营销获取早期客户。
- 7拓展销售渠道，与云厂商和Agent平台合作，实现规模化增长。
05Risk notice
技术风险：攻击手法快速演变，检测模型可能滞后；市场风险：大厂可能推出类似功能，竞争加剧；合规风险：不同地区数据隐私法规差异大，需本地化适配；客户信任风险：误报可能影响正常业务，需平衡安全与体验。