01核心痛点与需求
AI智能体在执行自动化任务时，可能因误判或恶意输入而运行破坏性命令，导致数据丢失、系统损坏或安全漏洞。当前缺乏有效的预执行防护机制，开发团队面临高风险。
02产品解决方案
开发一个AI安全防护层，集成到智能体执行链路中，通过静态分析、沙箱模拟和行为预测，在命令执行前检测潜在破坏性操作，并实时拦截或告警。提供API和SDK，支持主流智能体框架（如LangChain、AutoGPT）。
03变现与商业化路径
采用SaaS订阅模式，按API调用量或智能体数量收费。提供免费试用层和高级安全分析功能付费层。
04行动步骤
- 11. 调研主流AI智能体框架的执行流程，确定集成点。
- 22. 开发核心检测引擎，包括静态分析和沙箱模拟模块。
- 33. 构建规则库和机器学习模型，识别破坏性命令模式。
- 44. 开发API和SDK，支持Python和JavaScript。
- 55. 与5-10家目标企业进行试点合作，收集反馈。
- 66. 优化检测准确率，降低误报率。
- 77. 正式发布，并建立营销渠道。
05风险提示
技术实现复杂，误报可能影响正常任务执行；市场教育成本高，企业可能对AI安全认知不足；竞争激烈，需持续迭代。