Conduct：面向LLM和MCP工具调用的开源安全护栏 - 精华简报
核心价值主张
Conduct是一款开源的AI运行时治理系统，为企业和开发团队提供统一的安全策略执行框架，覆盖LLM调用、Shell工具和MCP（多模态计算平台）操作。其核心创新在于将传统”事后检测”的安全模型转变为”事前控制”。
技术架构亮点
双重核心组件
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Conduct Guard：策略决策引擎
- 执行”拦截/警告/审计/注入”四类动作
- 基于签名配置和哈希链审计日志
- 默认采用fail-closed（失败关闭）模式
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Conduct Router：LLM流量代理
- 兼容主流AI提供商SDK（Anthropic/OpenAI/Perplexity）
- 所有请求先经Guard检测再转发
三大防御支柱
- 签名配置系统：工作区级数字签名验证，防篡改
- 哈希链审计：基于SHA-256的不可篡改证据链
- 策略优先机制：结构化预执行决策（非事后异常检测）
差异化优势
| 对比维度 | 传统运行时防火墙 | Conduct Guard |
|---|---|---|
| 触发时机 | 动作发生后 | 动作执行前 |
| 配置完整性 | 信任策略包 | 工作区签名验证 |
| 审计机制 | 日志流 | SHA-256哈希链 |
| 覆盖范围 | 仅LLM调用 | LLM+Shell/MCP工具 |
| 故障模式 | 失败开放(soft) | 默认失败关闭(hard) |
部署与集成
快速启动
git clone https://github.com/sseshachala/conductai
cd conductai
docker compose up主要服务端口
- API服务：
http://localhost:8000 - 可视化界面：
http://localhost:3000 - 内置Redis和Postgres
集成方式
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SDK代理模式：
curl https://api.conductai.ai/proxy/anthropic/v1/messages \ -H "Authorization: Bearer cond_agt_..." \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"model":"claude-sonnet-4-6","max_tokens":1024,"messages":[{"role":"user","content":"Hello"}]}' -
CLI钩子模式：
pip install conduct-cli conduct login conduct sync
合规与预置资源
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20+开箱即用合规包：
- 国际标准：OWASP、SOC 2、HIPAA、PCI DSS 4.0
- AI专项：欧盟AI法案、NIST AI RMF、ISO 42001
- 开发框架：Python/Node/Terraform专属包
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22个预置工作流：
- 代码审查、事件响应、生产部署门禁等
- 基于YAML的可编辑模板
适用场景
- 企业AI应用治理：统一管控多团队AI工具使用
- 合规敏感行业：医疗(HIPAA)、金融(PCI DSS)等
- DevSecOps整合：CI/CD流水线中的AI操作审计
- 多AI代理系统：协调复杂AI工作流的安全边界
商业价值
- 风险控制：将AI安全左移，预防而非补救
- 合规效率：预置主流合规框架，降低审计成本
- 统一管理：单点控制LLM、Shell和MCP操作
- 开发友好：无需修改现有代码即可集成
技术趋势映射
- AI Governance 2.0：从监测到主动控制
- Policy as Code：可版本化的安全策略
- Cryptographic Accountability：可验证的审计链条
- Unified AIOps：跨工具的统一管理界面
项目采用Apache 2.0许可证，适合需要细粒度控制AI操作的企业级用户和合规敏感场景。其架构设计特别考虑了现代分布式团队的协作需求，通过工作区签名机制实现策略的分布式验证。