01Core pain point and demand
企业部署的 AI agent 在无人察觉的情况下泄露内部数据长达三周，缺乏对 AI 行为的实时监控、审计与问责机制，导致数据泄露无法及时发现和追溯。
02Product solution
基于 AI 的 agent 行为监控与审计平台，实时记录 AI agent 的数据访问、API 调用和输出内容，通过异常检测算法识别潜在的数据泄露行为，并提供完整的审计日志和告警机制，确保 AI 行为可追溯、可问责。
03Monetization and business model
采用 SaaS 订阅模式，按监控的 AI agent 数量和数据量分级收费；提供企业版私有化部署选项；增值服务包括合规报告生成、安全咨询和定制化异常检测模型。
04Action steps
- 1进行市场调研，访谈 20 家已部署 AI agent 的企业 IT 安全团队，验证痛点与付费意愿。
- 2开发 MVP：支持主流 AI agent 框架（如 LangChain、AutoGPT）的日志采集与基础异常检测。
- 3与 3-5 家设计合作伙伴进行试点，收集反馈并迭代产品。
- 4构建合规性模板（如 GDPR、HIPAA、SOC2），增强企业信任。
- 5制定 go-to-market 策略，通过内容营销、行业会议和安全社区推广。
- 6建立合作伙伴生态，集成 SIEM、SOAR 等安全工具。
- 7持续优化 AI 检测模型，扩展对多 agent 协作场景的支持。
05Risk notice
技术风险：AI agent 行为多样且快速演进，异常检测模型可能误报或漏报；市场风险：企业安全预算有限，且可能优先选择现有安全厂商的扩展功能；竞争风险：大型安全厂商可能快速跟进；合规风险：不同地区数据隐私法规差异大，需持续投入合规适配。