Agent 的安全回归不该只看拒答:把工具调用 Transcript 做成发布关卡
面向授权隔离测试环境,本文把 Agent 安全验证从“模型是否说了拒绝”推进到可审计的工具调用 transcript:行为 contract、canary、确定性评分、证据包、回归门和人工发布决策如何组成一条工程闭环。
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面向授权隔离测试环境,本文把 Agent 安全验证从“模型是否说了拒绝”推进到可审计的工具调用 transcript:行为 contract、canary、确定性评分、证据包、回归门和人工发布决策如何组成一条工程闭环。
结合 GitHub 对 Code scanning Agentic Autofix、Dependabot 告警分配给编码 Agent 与修复指标的公开能力,设计一条可落地的 AI Native 安全修复流程:风险分流、最小权限 Agent、草稿 PR、独立验证、人工合并门、成本账本与回滚。
Agent Audit、CodeBadger、CodeQL model packs 与 Semgrep Custom Workflows 共同指向一个工程判断:Agent 安全不能只靠提示词防护,而要把工具代码、MCP 配置、身份权限、记忆/上下文和 CI 证据做成可审计的发布关口。