面向智能体全生命周期的安全工具箱“墨铠”

面向大规模社会智能体交互的模拟平台，支持百万级智能体在社交环境中运行，用于观察信息传播、群体极化和涌现行为。

提出“评测-诊断”一体化新范式，提供从风险暴露到根因定位的完整链路，推动大模型安全从黑盒评估迈向白盒治理。

标准模块化设计，集成 43 种业界攻击方法，用户仅需一行命令即可完成从攻击编排到报告输出的完整流程。

首个面向安卓恶意环境注入的安全评估框架，涵盖欺骗性指令、动静态环境注入等攻击向量，支持自动化快速评测。

首个 Computer-Use Agent 安全评估沙箱，包含 492 个风险测试案例，基于 OSworld 仿真环境实现自动化评测。

面向具身智能的实战化数字孪生演练场，支持将物理世界复刻为 3D 仿真环境，完成“重建-攻防-进化”全闭环评测。

为 Agent 会话和文件安装“存档系统”，支持随时回滚与分叉试错，显著节省复杂任务中的 Token 消耗。

一站式 AIGC 标识套件，支持多模态显隐式水印。覆盖 GB 45438-2025 国标要求，降低开发者合规成本。

以安全为核心的智能执行引擎，支持自然语言驱动的自动化数据处理。通过本地黑箱部署实现“数据可用不可见”。

持续生产的智能体轨迹数据集，蒸馏自顶尖国产模型，涵盖多种智能体形态，帮助小模型习得强大智能体能力。

基于渐进式安全 RL 训练，发展内在安全推理和自我反思能力，通过“Aha Moment”实现性能与安全能力的同步增长。

首创三维风险分类体系，性能优于 GPT-5.2 等顶尖模型，依托万级能力训练流水线实现决策全链路可追溯。

智能体系统内生安全员，提供三层递进决策引擎（规则/语义/审查），支持威胁特征热加载与可视化仪表板。

面向多智能体系统的安全框架，采用三层解耦架构，支持主流框架低代码接入，覆盖 20 类协作涌现风险。

模块化融合全栈安全能力。支持数千智能体同时实战压测与经验库持续沉淀。测训一体，前台规模化运行，后台持续进化。