01Core pain point and demand
企业部署 AI Agent 时，权限与安全模型过于复杂且难以正确配置。跨系统（如 JIRA、GitHub、云平台）身份与资源模型不统一，导致沙箱隔离方案（如 Microsoft Execution Containers）难以真正防护失控的 Agent，且现有产品成熟度不足，安全工程师需要花费大量时间手动拼凑策略，仍难以避免越权与数据泄露风险。
02Product solution
构建一个 AI Agent 运行时安全与权限治理平台，提供：1）统一身份与资源映射层，自动将 JIRA、GitHub、AWS 等系统的权限模型转换为 Agent 可理解的策略；2）动态沙箱编排，基于 eBPF/容器隔离技术为每个 Agent 会话生成最小权限执行环境；3）实时行为监控与异常阻断，利用 LLM 分析 Agent 操作意图，检测越权、数据外泄等风险；4）策略即代码模板库，降低安全工程师配置门槛。
03Monetization and business model
采用 SaaS 订阅制，按 Agent 实例数或 API 调用量阶梯定价；同时提供私有化部署版本，收取年度授权费；增值服务包括安全策略咨询、合规审计报告和定制化集成开发。
04Action steps
- 1调研 20 家正在使用 AI Agent 的企业安全团队，验证权限配置与沙箱隔离的核心痛点及付费意愿。
- 2设计统一身份与资源映射层的技术架构，优先支持 JIRA、GitHub、AWS 三个高频系统。
- 3开发 MVP：基于 eBPF 的动态沙箱编排 + 基础策略模板库，实现最小权限执行环境。
- 4集成 LLM 行为分析模块，实现 Agent 操作意图识别与异常阻断。
- 5邀请 5 家种子客户进行内测，收集反馈并迭代策略配置界面。
- 6完成 SOC 2 与 ISO 27001 合规认证，建立安全信任背书。
- 7正式发布 SaaS 版本，通过安全社区、行业会议和内容营销获取首批付费客户。
05Risk notice
技术风险：eBPF 与容器隔离在不同内核版本和云环境中的兼容性挑战；市场风险：大厂（如 Microsoft、Google）可能快速推出类似功能，挤压独立产品空间；合规风险：需持续跟进各国 AI 安全法规，避免因策略漏洞导致客户数据泄露而承担法律责任；采用风险：安全团队对新兴工具的信任建立周期较长，销售周期可能超过 6 个月。