Agent 治理,
从第一性原理重新思考。
从好莱坞片场 30 年 steadicam 摄影师,到为 AI Agent 造安全系统——因为当速度快起来的时候,安全不是可选项。
MAREF 让多智能体 AI 系统变得可度量地安全。不是「我们相信它安全」。而是被治理——通过 TLA+ 对宪法红线不变量做模型检验、Lyapunov 式收敛监控和密码学审计追踪。
一路走来
- v0.30 2026 · 05
首个 GA 基线
治理运行时从概念走向可运行、可测试的系统——带着真实的签名审计链。
- v0.34 2026 · 06
不是「测过」,是「证过」
TLA+ 对宪法红线不变量做模型检验,加上 G1–G5 对每条安全声明的交叉验证。
- v0.43 2026 · 07
开源发布
Apache-2.0 开源。递归自演进在真实指标驱动闭环上达到 GA,带 Lyapunov 式收敛监控。
- v0.54 2026 · 08
生产级治理闭环
企业价值闭环、治理缺口收口与成本护栏——治理 OS 形成闭环。
使命
MAREF 让多智能体 AI 系统变得可度量地安全。不是「我们相信它安全」,不是「红队没发现问题」。而是被治理——通过 TLA+ 对宪法红线不变量做模型检验、Lyapunov 式收敛监控和密码学审计追踪。
我们相信,当 Agent 成为基础设施——像数据库、网络和 DNS 一样——它们需要基础设施级别的治理。不是一个附加的安全扫描器。而是一个宪法层,每个 Agent、每个工具调用、每个决策都必须通过。
为什么治理优先?
因为数据很清楚:88% 的组织已经经历过 AI Agent 安全事件。94% 没有成熟的策略。公司在「用 AI 做安全」上的投入是「保护 AI 本身」的 17 倍。
市场建造 Agent 的速度远远超过安全能跟上的速度。MAREF 填补这个差距——不是通过减慢开发,而是通过设置护栏,让团队能快速前进而不闯祸。
MAREF 的不同之处
TLA+ 模型检验
不是「我们测试过」。治理状态机针对宪法红线不变量的 TLA+ 规格做模型检验。
8 层防御架构
从提示注入到恶意 Agent 检测。纵深防御不是功能,是架构。
递归自演进
红蓝对抗演进。防御随时间硬化,用 Lyapunov 式收敛监控跟踪错误指标。
每个 Agent 零信任身份
每个决策 Ed25519 签名。每个行为都可密码学追溯。
项目状态
MAREF 正在活跃开发中,Apache 2.0 开源。GitHub: github.com/maref-org/maref
联系
技术支持: [email protected]