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# NVIDIA 開放代理程式安全平台：軟體防護邊界與選配硬體監控器

> OpenShell 為 AI 代理程式設定存取控管。NVIDIA 的選配 Sentry 設計則利用 BlueField-4 增加監控；不過，其速度與成效仍是供應商的說法。

By BIG CHANGE Editorial

Published: 2026-09-28T21:34:31.964Z
Updated: 2026-09-28T21:34:31.964Z
Canonical: https://bigchange.ai/blog/nvidia-open-agent-safety-platform-agent-controls

![Conceptual charcoal illustration of a closed mesh-front server cabinet with an orange keyed latch in a data-center aisle.](https://bigchange.ai/api/media/file/nvidia-agent-boundary-hero-v1.png)
AI-generated conceptual illustration by BIG CHANGE.

NVIDIA 於 2026 年 9 月 28 日宣布推出開放代理程式安全平台，目的是為能執行程式碼並呼叫外部服務的 AI 代理程式加上控管。這個名稱涵蓋兩個可分開使用的部分：OpenShell 是公開的開源執行環境，用來為代理程式套用存取政策；Sentry 則是在 BlueField-4 資料處理器（DPU）上提供額外監控與管制功能的參考設計。NVIDIA 表示，團隊也能在不使用 BlueField 硬體的情況下使用 OpenShell，詳見其[平台常見問題](https://www.nvidia.com/en-us/solutions/ai/agent-safety/)。

OpenShell 的程式碼、文件與發行套件均已公開。NVIDIA 表示，Sentry 能在數毫秒內隔離代理程式；然而，公告並未提供獨立測量結果，也沒有公開 Sentry 的設定程序，讓讀者能驗證此說法。

## 關鍵變化

NVIDIA 將兩種設計結合：軟體執行環境在代理程式程序之外落實其宣告的權限，選配的硬體層則依參考設計從獨立信任網域監看代理程式。即使代理程式執行 shell 或產生的程式碼，軟體仍可限制檔案存取、程序權限及對外連線要求。硬體層的設計目的是讓監控與政策執行和代理程式所在主機分開。只要政策設定正確，營運者便能取得比單純指示模型更明確的防護邊界；但這不代表整套系統能防止所有不安全操作。

## OpenShell 的控管範圍

NVIDIA 的[OpenShell 0.1.0 技術示範](https://developer.nvidia.com/blog/add-runtime-controls-to-ai-agents-with-nvidia-openshell/)介紹了由閘道管理沙箱及其政策、由代理程式工作負載之外的監督程序檢查對外要求，以及透過核心層控管檔案與程序的沙箱。網路流量都會經過監督程序。對於已設定的 HTTP、GraphQL 與模型上下文協定（MCP）流量，政策可區分對同一服務的允許讀取和封鎖寫入。NVIDIA 表示，這些判斷可記錄在 OCSF 稽核軌跡中。

政策以 YAML 撰寫。技術示範所記錄的操作流程，先建立無法連上外部網路的沙箱，再套用替代政策，允許`curl`從 GitHub REST API 讀取資料，同時封鎖 POST 請求。這是供應商文件所述的操作流程，並非 BIG CHANGE 實測。NVIDIA 也說明了政策顧問功能，代理程式可透過它提議新增存取權限。預設須由人員核准；代理程式不能核准自己的提案。沙箱執行期間可變更網路政策；若要調整檔案系統或程序限制，則須建立新的沙箱。

技術示範指出，政策驗證器會將模型化的權限與營運者定義的邊界比對，並指出超出邊界的操作。結果取決於政策模型和所選邊界，無法證明代理程式本身安全。NVIDIA 報告了代理程式試圖取得受保護程式碼儲存庫寫入權限的對抗實驗；這些公司自行報告的結果，並未衡量整個平台在真實環境中的表現。

## Sentry 增加的功能

NVIDIA 將[Sentry](https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-open-agent-safety-platform-a-reference-for-continuous-in-silicon-agent-monitoring/)描述為 BlueField-4 DPU 上的選配監控器。依參考設計，NVIDIA 的 DOCA 軟體會將獨立硬體網域連結至 OpenShell 政策，並關聯代理程式互動、政策判斷，以及工具或資料存取情形。NVIDIA 表示，即使主機軟體遭入侵，這種部署方式仍可支援身分檢查、偵測和介入。其數毫秒隔離的效能說法出現在[發布公告](https://nvidianews.nvidia.com/news/open-agent-safety-platform)中；本文查閱的來源未提供公開測試方法或獨立驗證結果。

產品頁明確指出，OpenShell 可在受支援的本機、地端、雲端及 Kubernetes 基礎架構上執行，不需要 BlueField-4。BlueField-4 僅與額外的 Sentry 設計有關。NVIDIA 列出超過 100 個採用其平台技術的組織，並說明處於不同階段的整合或合作案。參與合作不代表這些組織都已部署 Sentry，也無法證明相關控管措施曾阻止事故。

## 團隊評估時的存取方式與限制

OpenShell[程式碼儲存庫](https://github.com/NVIDIA/OpenShell)採 Apache 2.0 授權公開。NVIDIA 於 9 月 28 日發布的技術示範以 0.1.0 版為主；而[發行頁](https://github.com/NVIDIA/OpenShell/releases)在我們查閱時於 9 月 28 日列出 v0.1.2，因此團隊應鎖定版本並使用相符文件。[安裝指南](https://docs.nvidia.com/openshell/latest/about/installation)說明如何安裝 CLI 和本機閘道，以及如何選取受支援的執行環境。[支援矩陣](https://docs.nvidia.com/openshell/latest/about/support-matrix)列出 Docker、Podman、Kubernetes 和 MicroVM 執行環境及其主機需求；透過 Docker Desktop 使用 WSL 2 的 Windows 方案標示為實驗性。執行 AI 代理程式可能也需要相應模型供應商的憑證。

本文查閱的資料未列出 OpenShell 的授權費用；算力、模型 API 及企業部署仍可能產生成本。NVIDIA 的資料沒有提供 Sentry 或 BlueField-4 系統價格，也沒有公開 Sentry 安裝方式。團隊若要評估這項硬體設計是否適合作為可採購的控管方案，還需要先了解這些細節、部署需求和監控範圍。

### 來源與延伸閱讀

- [NVIDIA 於 9 月 28 日發布的公告](https://nvidianews.nvidia.com/news/open-agent-safety-platform)確認了推出時間、產品說明及公告中列出的合作案。當中的效能與成效說法均來自 NVIDIA。
- [NVIDIA OpenShell 0.1.0 技術示範](https://developer.nvidia.com/blog/add-runtime-controls-to-ai-agents-with-nvidia-openshell/)記錄了各項元件、政策範例和權限變更流程。BIG CHANGE 未測試該範例。
- [OpenShell 程式碼與發行版本](https://github.com/NVIDIA/OpenShell)呈現其公開狀態、Apache 2.0 授權及版本紀錄；[安裝指南](https://docs.nvidia.com/openshell/latest/about/installation)及[支援矩陣](https://docs.nvidia.com/openshell/latest/about/support-matrix)則提供目前的先決條件。
- [NVIDIA 的 Sentry 架構文章](https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-open-agent-safety-platform-a-reference-for-continuous-in-silicon-agent-monitoring/)說明了提案中的 BlueField 與 DOCA 層。文章由供應商撰寫，並未獨立證明其成效或價格。

## Sources

- [NVIDIA Newsroom：開放代理程式安全平台公告](https://nvidianews.nvidia.com/news/open-agent-safety-platform) — 推出資訊與公司說法，包括數毫秒內隔離代理程式及合作方參與情況；未提供獨立成效證據。
- [NVIDIA 開放代理程式安全平台](https://www.nvidia.com/en-us/solutions/ai/agent-safety/) — 供應商對架構及常見問題的說明：OpenShell 不需要 BlueField-4。
- [使用 NVIDIA OpenShell 為 AI 代理程式增加執行階段控管](https://developer.nvidia.com/blog/add-runtime-controls-to-ai-agents-with-nvidia-openshell/) — 供應商對 OpenShell 0.1.0 元件、YAML 政策、審查流程和驗證器的指南；BIG CHANGE 未實測。
- [NVIDIA 開放代理程式安全平台：晶片內持續監控代理程式的參考設計](https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-open-agent-safety-platform-a-reference-for-continuous-in-silicon-agent-monitoring/) — 供應商對選配 Sentry、DOCA 及 BlueField-4 參考設計的說明。
- [NVIDIA OpenShell 程式碼儲存庫](https://github.com/NVIDIA/OpenShell) — 公開程式碼及 Apache 2.0 授權。
- [NVIDIA OpenShell 發行版本](https://github.com/NVIDIA/OpenShell/releases) — 發行頁於 9 月 28 日列出 v0.1.2；技術示範介紹的是 v0.1.0。
- [OpenShell 安裝指南](https://docs.nvidia.com/openshell/latest/about/installation) — CLI 和本機閘道的正式安裝文件；於 9 月 28 日查閱。
- [OpenShell 支援矩陣](https://docs.nvidia.com/openshell/latest/about/support-matrix) — 執行環境和主機支援的正式文件；透過 Docker Desktop 使用 WSL 2 的方案標示為實驗性。