在AI Agent设计中，通过 “确定性的策略封装” 控制工具执行是提升安全性的核心手段。其核心思想是：在Agent与工具之间建立严格策略层，将非确定性的LLM决策转化为可预测、可审计的受限操作。以下是具体设计方法和实践要点：

核心架构：确定性策略执行层

确定性策略执行层在Agent中位于“Agent工具调用”之后、“执行工具调用”之前，可以作为工具定义的套壳注册给大模型上下文。其核心作用是强制实施预定义的安全策略，确保工具调用的安全性和合规性。具体功能包括：

1. 工具参数校验：验证输入参数的有效性，防止无效或恶意数据。
2. 权限检查：确认Agent是否有权执行该工具，避免未授权操作。
3. 输入净化：清理或转义用户输入，防御注入攻击等安全威胁。
4. 执行约束：施加资源限制（如速率限制），确保工具调用在可控范围内运行。

该层作为安全屏障，拦截不符合策略的请求，仅允许合规操作进入执行阶段，从而提升Agent的可靠性和安全性。最终，处理后的结果经“结果处理”返回用户，形成闭环。（约200字）

关键安全策略实现举例

1. 工具执行的预验证 参数类型强校验：拒绝非预期数据类型（如将字符串注入SQL工具） 值域白名单：{ "location": ["上海", "北京"] } 敏感操作确认：执行删除/支付前强制二次授权
2. 权限动态绑定

# 策略配置文件
tools = {
  "file_delete": {
    "allowed_roles": ["admin"],
    "max_frequency": 1 # 每分钟最多1次
  },
  "db_query": {
    "allowed_data_scopes": ["user_id=当前用户"] 
  }
}

直接从当前会话中获得用户身份，根据配置策略对被调用工具权限的要求进行权限认证或赋权操作。

3. 输入净化 移除特殊字符、截断超长文本 过滤敏感信息（如身份证号、密钥）

# 正则遮掩敏感信息
def sanitize_output(text: str) -> str:
    return re.sub(r'\d{17}X', '[ID_REDACTED]', text)

4. 执行约束（沙箱化） 文件操作：限制在/tmp/agent_workspace/ 网络访问：仅允许白名单域名 资源隔离：每个会话使用独立容器

引入BERT进行信息甄别

通过BERT的语义理解能力，策略层可识别传统规则引擎无法检测的上下文敏感信息（如“请把文件发给那个客户”中的隐含风险），实现从语法级安全到语义级安全的跃迁。另外，风险评估应基于上下文进行，防止攻击者通过逐步诱导的方式引导AI实现恶意操作。

实现样例

• 敏感实体识别

from transformers import pipeline

class PII_Detector:
    def __init__(self):
        self.ner_pipeline = pipeline(
            "token-classification", 
            model="dslim/bert-base-NER",  # 专用于实体识别的BERT变体
            aggregation_strategy="simple"
        )
        
    def detect(self, text):
        entities = self.ner_pipeline(text)
        sensitive_types = {"PER", "ORG", "LOC", "MISC"}
        return [e for e in entities if e['entity_group'] in sensitive_types]
        
# 使用示例
detector = PII_Detector()
print(detector.detect("用户张三的身份证号是110105199901011234"))
# 输出: [{'entity_group': 'PER', 'word': '张三', ...}]

• 语义风险评分

class RiskAssessor:
    def __init__(self):
        self.classifier = pipeline(
            "text-classification", 
            model="nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment",
            top_k=3
        )
        
    def assess(self, text):
        results = self.classifier(text)
        risk_score = 0
        
        # 敏感词权重矩阵
        risk_keywords = {
            "转账": 0.7, 
            "密码": 0.9,
            "删除": 0.6,
            "机密": 0.8
        }
        
        # BERT情感分析加权
        for res in results:
            if res['label'] == 'NEGATIVE':
                risk_score += res['score'] * 0.4
        
        # 关键词增强
        for word, weight in risk_keywords.items():
            if word in text:
                risk_score += weight
        
        return min(risk_score, 1.0)  # 归一化到0-1

当然BERT模型在大流量下的延迟问题，实际部署中可能需要轻量化模型、缓存机制、分层检测等方式进行优化。

本文旨在设计一套针对大模型工具调用的安全防护方案。在AI智能体设计层面，需重点构建审计闭环机制——鉴于"不可追溯性"已被列为AI代理的核心威胁（涉及交易混淆、安全系统规避等场景），必须为智能体部署日志记录与审计链系统。同时，跨会话安全控制不可或缺，而记忆投毒攻击（Memory Poisoning）正是通过会话间记忆共享漏洞实施渗透。