HOL Guard

Hi Product Hunt

我是 Michael Kantor，HOL 的总裁。我们是一个面向 AI 智能体的开放标准联盟，通过 LF Decentralized Trust 贡献了 20 多个规范，我们的工作支撑了超过 3700 万笔交易。

过去两年，我们一直在思考：当数十亿个自主智能体进行交易、安装工具、访问系统、交换信息时会发生什么。随着我们在 HOL 内部更深入地使用 AI，我们看到智能体试图绕过安全措施、窃取机密、发送它们本不该能触及的数据。

最初我们构建 HOL Guard 是为了保护自己的系统。后来意识到这个问题有多普遍，就把它开源了，并开始为所有人打造。

HOL Guard 使用开放标准和数百条安全启发式规则，保护智能体免受恶意包、prompt 注入、秘密外泄以及灾难性操作（例如删除生产数据库或文件系统）的侵害。GPT-5.6 也是我们在构建对抗性测试和强化产品方面的宝贵伙伴。

我们很希望您来试用、破坏它，并告诉我们哪里需要改进。感谢您支持开源的 AI 安全。

我们对 AI 智能体的发展方向感到兴奋，但随着它们变得更自主，我们认为开发者需要更好的方式来保持控制，而不牺牲速度。我们做 HOL Guard 的目标很简单：让 AI 能做更多事，同时确保敏感操作在必要时被审查或阻断。

我们一直在迭代，真心希望听到您的反馈。如果您正在使用 AI 智能体，您希望 AI 防火墙监控、暂停或自动拦截哪些行为？我们很想知道您的想法！

了不起的工作，我今天就会在自己的环境里部署它。随着我越来越依赖自动化工作流，安全方面的担忧也在增加，这看起来是扎实的一步。

我喜欢它是在智能体行动之前进行拦截，而不是等日志被审查之后。我希望能快速调试的是被阻断的操作：具体调用的工具、匹配的规则、有风险的输入/输出，以及是策略原因还是模型不确定性。这些在产品里能看到吗？

我担心的是启发式规则可能双刃剑。一个防火墙如果误报过于严格，会让开发者养成不看 prompt 就直接点全部通过的毛病，这比压根没有还糟。在 40 万次下载量下，你们有误报率的真实数据吗？还是说因为刚发布，这些数字基本还停留在理论阶段？

我们使用 HOL 标准已经有一段时间了，尤其是 HCS。看到这个激动人心的新版本，我们立刻下载了。对于任何在你的后端/链上流程中的 AI 智能体来说，这都被证明是一个非常有价值的工具。