AI-Infra-Guard：腾讯朱雀实验室开源的 AI 红队安全检测平台，一站式守护你的智能体生态-无双技术网

随着 AI Agent、MCP 服务器、Agent Skill 这些东西越来越普及，一个被很多人忽略的问题也浮出水面：谁来检测这些 AI 生态组件本身是否安全？ 一个看似无害的 Skill 可能藏了后门，一个 MCP 服务器可能偷偷外泄凭据，一个编排了 Agent 的工作流可能被注入恶意指令。

今天要介绍的开源项目 AI-Infra-Guard（简称 A.I.G），就是腾讯朱雀实验室推出的一款「全栈 AI 红队检测平台」，专门用来做这类 AI 生态的安全风险自查。它在 GitHub 上已有 5.5k+ star，采用 Apache 2.0 协议，完全免费开源。

它能做什么？

A.I.G 把这些年 AI 生态暴露出来的几类安全风险，整合进了一个统一平台，主要包含六大扫描能力：

ClawScan（OpenClaw 安全扫描）：一键评估 OpenClaw 的安全风险，检测不安全配置、Skill 风险、CVE 漏洞和隐私泄露。
Agent Scan：独立的多智能体自动化扫描框架，用来评估 AI Agent 工作流的安全性，支持 Dify、Coze 等平台。
MCP Server & Agent Skills 扫描：覆盖 14 大类安全风险，支持源码和远程 URL 两种扫描方式。
AI 基础设施漏洞扫描：精准识别 100+ 种 AI 框架组件，覆盖 2000+ 已知 CVE，包括 Ollama、ComfyUI、vLLM、n8n、Triton Inference Server 等。
越狱评估（Jailbreak Evaluation）：用精心设计的数据集评估提示词安全，支持多轮攻击方法测试和跨模型对比。
模型与 API 中转检测：模型指纹识别、Claude 签名校验、中转黑盒审计等。

技术特色

最值得一提的是它的 Skill 扫描引擎（aig-skill-scan）。它按照 SkillTrustBench 的 T01–T09 九类风险分类体系，覆盖了从「指令劫持」「内存投毒」到「恶意代码执行」「权限提升」再到「工具劫持」等完整攻击面。

在官方基准测试 SkillTrustBench 上，配合不同大模型时其 F1 分数最高能达到 0.9848（Claude Opus 4.6），多个模型的召回率高达 0.9974，误报率最低仅 0.0120。这意味着它的检测准确率已经相当可靠，可以放心接入企业 CI/CD 流水线。

此外它还提供了：现代化的 Web 界面、完整的 REST API（带 Swagger 文档）、多语言界面（中英双语）、Docker 一键部署，以及可在 ClawHub 上安装的即插即用 Agent 技能。

快速上手

官方推荐使用 Docker 部署，只需 4GB+ 内存和 10GB+ 磁盘空间：

git clone https://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard.git
cd AI-Infra-Guard
docker-compose -f docker-compose.images.yml up -d

启动后，浏览器访问 http://localhost:8088 即可进入 Web 界面。

如果你只想单独做 Skill 安全审计，还可以用一条命令装好命令行工具：

pip install aig-skill-scan

export LLM_API_KEY="your-api-key"

aig-skill-scan --repo /path/to/your/skill \
    -m deepseek-v4-flash \
    --language en \
    -o result.json