核心用法
AgentGuard 是专为 AI Agent 环境设计的综合安全框架，提供七个子命令覆盖完整安全生命周期：
scan — 24 条检测规则深度扫描技能代码，覆盖命令执行、自动更新、远程加载、密钥泄露、提示注入、Webhook 外泄等风险，支持生成信任注册建议。
action — 运行时动作风险评估，对网络请求、命令执行、文件操作、密钥访问、Web3 交易等场景进行实时决策（ALLOW/DENY/CONFIRM），集成 GoPlus API 增强 Web3 防护。
patrol — OpenClaw 专属每日安全巡检，8 项自动化检查：技能完整性、密钥泄露、网络暴露、Cron 任务、文件变更、审计日志、环境配置、信任注册表健康度。
trust — 三级信任模型（untrusted/restricted/trusted）+ 能力预设系统，支持 lookup/attest/revoke/list 操作，实现精细化权限管控。
report — 可视化审计日志分析，追踪工具调用决策、风险标签与发起技能。
config — 三档防护级别（strict/balanced/permissive）动态切换。
checkup — 六维度健康评分生成可视化 HTML 报告，覆盖代码安全、凭证保护、网络暴露、运行时防护、Web3 安全。
显著优点
1. 检测深度：24 条专业规则覆盖传统 SAST 工具难以识别的 Agent 特有风险（提示注入、技能间数据流、动态代码加载）
2. Web3 原生：内置代币授权检测、无限额度识别、恶意地址库、交易模拟，填补 DeFi Agent 安全空白
3. 零配置启动：MIT 协议开源，Node.js 18+ 即可运行，无需外部依赖即可核心扫描
4. 信任即代码：将安全决策沉淀为可版本化的注册表记录，支持 CI/CD 集成
5. 生产就绪：巡检机制、审计日志、可视化报告、隔离会话执行，满足企业合规需求
潜在局限
- Node.js 绑定：核心脚本依赖 TypeScript/Node，纯 Python 环境需额外适配
- Web3 增强需 API：GoPlus 交易模拟需要 API 密钥，无密钥时降级为规则引擎
- OpenClaw 专属功能：patrol 巡检深度绑定 OpenClaw 目录结构，Claude Code 用户部分功能受限
- 误报率：静态分析对混淆代码、合法动态加载可能产生假阳性，需人工复核
- 覆盖范围：专注于 Agent 特有风险，传统漏洞（如 SQL 注入、XSS）需配合其他工具
适合人群
- Claude Code / OpenClaw 重度用户，需审计第三方技能
- Web3/DeFi 开发者，构建链上交互 Agent
- 企业安全团队，为 AI Agent 部署建立安全基线
- 技能市场运营方，建立技能上架安全审核流程
常规风险
1. 权限过度：trust attest 时选择 permissive 预设或自定义过宽能力集，可能导致沙箱逃逸
2. 密钥管理：GOPLUS_API_KEY 等环境变量若写入 shell 历史或未加密存储，存在泄露风险
3. 扫描盲区：默认跳过 node_modules 等目录，供应链攻击依赖项可能漏检
4. 社会工程：框架本身无法阻止用户被诱导手动绕过安全确认（CONFIRM → 强制 ALLOW）
5. 日志敏感：audit.jsonl 包含工具调用摘要，需确保文件权限 600 并定期归档清理