随着大模型和Agent快速落地企业AI应用从简单问答扩展到工具调用、知识库检索、自动化执行安全风险也随之升级。过去主要盯着模型输出是否违规、泄露如今风险更多藏在Agent行为过程里越权取数据、调错工具❌、记忆污染、绕过审批⏩甚至触发业务副作用。传统基于模型输出的安全测试已经兜不住这些新风险了为此斗象科技正式发布斗象AIBeat系列套件「PromptBeat」与「AgentBeat」分别对应模型交互安全与Agent行为安全两大维度。PromptBeat主攻模型层的自动化安全测试通过生成攻击样本和提示词变体高效暴露模型的脆弱点丝滑接入CI/CD流程实现左移检测在发布前卡住风险。️AgentBeat则深入Agent应用场景针对工具调用、RAG检索等专有攻击面做定向探测遇到复杂漏洞场景能实时抓取调用轨迹输出可复现的取证数据便于定位和回溯。两套工具既可独立使用也可联动配合覆盖从模型输入到Agent执行的完整攻击面。相比传统“固定题目测一次出一份报告”的静态模式这种持续化、可复现、可审计的测试链路能帮企业在AI落地过程中真正看得见风险、拿得到证据。AI安全不是一次性考试而是一场没有终局的“无限博弈”♟️PromptBeat与AgentBeat的使命是持续地对抗验证安全边界——让安全从“一次性合规检查”进化成为贯穿AI全生命周期的工程化“安全韧性试炼”立即体验https://github.com/tophant-ai/promptbeat