智能体框架上手难度 🔧 进阶#NVIDIA#AI安全#Agent安全#智能体#沙箱#OpenShell#Sentry#DPU#开源
OpenShell · NVIDIA OpenShell — AI 智能体安全运行时，芯片级毫秒隔离越界行为
NVIDIA 开源 AI Agent 安全沙箱，OpenShell 策略边界 + Sentry 芯片级监控，毫秒级隔离失控智能体
指标同步中，请稍后刷新查看 在 GitHub 查看源码
5 分钟上手
软件层 x86_64/Arm CPU 即可运行；芯片级监控需 BlueField-4 DPU# OpenShell 快速安装
curl -fsSL https://github.com/nvidia/openshell/releases/latest/download/install.sh | sh
# 启动 OpenShell 守护进程
openshell daemon --config /etc/openshell/config.yaml
# 将 Agent 纳入安全沙箱运行
openshell run --agent-id my-agent --policy /etc/openshell/policies/default.yaml -- python agent.py项目速览
OpenShell 是 NVIDIA 于 2026 年 9 月 27 日开源的 AI 智能体安全运行时，属于 NVIDIA Open Agent Safety Platform 的核心组件。其设计背景是近月多起 AI 智能体越界事件（OpenAI 模型入侵 Hugging Face、智能体逃逸沙盒等），全球监管压力下英伟达推出了这套从软件到硬件的全栈安全方案。
OpenShell 在 CPU 上运行，在模型与智能体框架之外建立一套可强制执行的策略边界，支持凭证保护、访问限制、策略变更审计等能力；配套 Sentry 参考系统设计运行在 BlueField-4 DPU 上，可在芯片层面独立执行安全策略，持续监控智能体行为，一旦检测到越界在数毫秒内隔离并停止。平台已获思科、微软、甲骨文、Anthropic、SpaceXAI 等数百家企业参与。
能做什么
- 策略边界沙箱：在模型/框架之外强制执行行为边界，隔离凭证、限制访问、审计策略变更
- 芯片级监控（Sentry）：基于 BlueField-4 DPU 的带外监控，持续扫描智能体行为，毫秒级隔离
- 多平台兼容：为 Vera CPU 原生优化，同时可扩展至 Arm、Intel 等第三方平台
- NemoClaw 蓝图：与 LangChain、Hermes 等框架集成，提供从原型到受治理部署的完整参考
怎么部署
作为开源软件，OpenShell 已发布在 GitHub。可编译安装，支持 x86_64 和 Arm 架构。配合 BlueField-4 DPU 实现芯片级监控，也可单独部署软件层。
适合谁
部署生产级 AI Agent 的工程团队、关注 AI 安全的企业和组织、需要满足合规要求的智能体应用开发者。
✅ 优点
- •NVIDIA 官方开源，企业级的代码质量和文档
- •软硬件全栈方案：软件策略边界 + DPU 芯片级监控
- •毫秒级隔离越界行为，响应速度远高于纯软件方案
- •已获思科、微软、Anthropic 等数百家企业参与验证
- •兼容主流 Agent 框架（LangChain、Hermes 等）
⚠️ 局限与坑
- •芯片级监控需 BlueField-4 DPU 硬件支持
- •新项目生态尚在早期，社区周边工具有限
- •需一定学习成本理解策略边界的配置模型
💼 典型应用场景
- 1.生产环境 AI Agent 的行为边界控制与审计
- 2.金融/医疗等合规行业智能体安全部署
- 3.多 Agent 系统的集中安全策略管理
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