文章总结： 本文探讨AIAgent安全管理难题，指出传统管控手段在识别、管控、运营及效果可见性方面存在不足。微步OneSEC通过运行特征识别、持续运营、名称聚合及透明日志，实现AI应用全面识别、精准管控、轻松运营与结果透明，助力企业安全建设。
综合评分： 60
文章分类： 产品介绍,安全建设,解决方案
有没有人管管AI Agent？
微步在线
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2026年9月20日 09:46
北京
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最近几个月，AI Agent的安全风波就没断过。
从OpenClaw遭供应链投毒波及，到Claude Code被曝存在窃密后门，再到部分Coding Agent静默外发本地敏感项目文件，安全问题一个接着一个。
虽然许多企业都已安装了软管、杀毒、EDR等安全产品，但是我们想要管控智能体的时候，还是会遇到识别不了、管控不住等很多麻烦。
管管AI Agent，为啥这么难？
第一是列表里根本找不到想要管控的应用。
这通常不是因为没人用，而是识别不出来。传统软管沿用了过去识别软件的方法，通过软件安装时的注册表特征，或者macOS的应用目录进行识别。
然而AI Agent安装和运行的模式多种多样，不少Agent安装时不写注册表，比如Claude Code，传统软管识别不出来，就更别提管控了。
第二是明明已经下发了策略，却经常不生效或者误伤到其他正常软件。
有些软管支持通过运行特征进行识别和管控，却需要用户自己编写具体的管控规则，运营负担非常重。
规则如果比较宽松，比如只按照node.js这样的特定依赖进行管控，很可能把同样依赖node.js的业务脚本一并禁用；规则如果特别细致，需要同时匹配运行特征、安装路径、启动入口等，又容易遗漏部分特定版本。
此外，AI Agent迭代速度很快，经常是一天一更甚至更快，这就需要及时跟进最新版本，以及新出现的热门AI Agent，因此很容易出现较长空窗期。
第三是同一系列软件有各种不同的名字，很容易漏。
不少AI Agent会在迭代过程中，出现各种各样的名字。比如WorkBuddy，就会同时出现WorkBuddy 5.5.6、WorkBuddy (User)、WorkBuddy AI等等多个软件。
这个时候我们需要一点一点汇总统计，才能掌握整体安装情况，很容易发生遗漏。
第四是看不见软件管控效果。
我们在对软件下发禁用策略后，很难了解到是否还有人尝试运行被禁用的软件，更无法确定这个策略是否能持续生效。
把AI软件真正管起来
针对上述四个软件管控中的难点，微步OneSEC把识别抓手从“安装信息”推进到“运行特征”，用持续运营代替人工维护，实现AI Agent安全管理的四个更。
1
识别更全面
OneSEC可以全面梳理AI智能体，覆盖了Windows/Mac上桌面版和CLI安装模式。目前支持的AI应用包括三个方面：
- Coding Agent：ZCode、Claude、Cursor、Codex等；
- Claw智能体：OpenClaw、AutoClaw、QClaw等；
- 通用办公智能体：豆包、千问办公、WorkBuddy等。
不管是通过注册表或macOS应用目录能识别到Agent，还是通过Node、python等运行时进程内执行的，又或者是直接通过npm、pip安装，OneSEC都可精准识别，包括Bailian CLI、Coze CLI、Codex CLI等多数传统软管无法覆盖应用。
2
管控更精准
针对AI Agent以天为单位的快速迭代，OneSEC同样以天为单位快速跟进，持续补充和更新管控规则，确保覆盖AI Agent的最新版本和最新热门Agent，用户无需自行追踪应用、手动维护规则。
在规则运营过程中，OneSEC会对最新版本每种安装方式实际运行测试，提炼并反复优化识别特征，确保既能够覆盖所有版本，又不会误伤其他正常软件。
3
运营更轻松
针对AI应用频繁迭代名称、版本的情况，OneSEC会持续维护软件名称与AI应用之间的对应关系，把不同名称、不同版本的记录，统一聚合到同一系列AI Agent之下，让传统软管视角下同一智能体的几十上百个软件，既可一键全网禁用，也可按照版本进行灵活管控。
4
结果更透明
OneSEC通过软件管控日志，准确记录哪台终端、什么时间、尝试运行哪个被禁用软件、命中了哪条策略、是否成功拦截等，全都一目了然。
用户可以看清每次管控的触发原因与执行结果，定位异常，让每次管控都有据可查。
总结
AI Agent的安全问题，今后可能还会一次次出现。我们不可能全部禁用，但是可以让每一个软件都可见、可管、可控。
把软件台账这一步走扎实，后面的数据安全和使用规范才有地基。
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