Obiguard 以輕量級代理的形式部署在您的 AI 呼叫之前。提示詞和回應會經過檢查流水線 — 在這裡評估策略、發現違規，並將證據寫入賬本。流式回應在送達後進行檢查。
將 OPENAI_BASE_URL（或 Anthropic、Bedrock、Vertex 的對應變數）設定為您的 Obiguard 閘道器端點。所有現有程式碼繼續正常工作。
每個請求和非流式回應都會經過檢查流水線：PII 檢測、注入分類器以及您自定義的策略集 — 全部在呼叫完成之前評估。流式回應在送達後評估。
如果違規與某個策略集匹配，Obiguard 會執行配置的動作 — 阻止、脫敏、標記或轉交人工稽核。被暫扣的請求會在稽核佇列中等待批准或駁回。
一個輕量級 HTTP 代理，支援 OpenAI、Anthropic、AWS Bedrock、Google Vertex 和 Azure OpenAI。在轉發之前，根據您啟用的策略集評估每個請求和回應。
策略集將執行規則（準則）分組，並分配給特定的 AI 代理。每條規則定義一個護欄或準則、範圍（提示詞、回應或兩者）以及動作。策略集版本從草稿經待稽核、已批准，最終到已釋出。
每次策略違反都會建立一條包含完整事件上下文的違規記錄。違規可自動解決，或轉入稽核佇列由人工標註。所有決策都會寫入審計日誌。
按專案劃分的登入檔，記錄您的團隊定義的每個 AI 代理和用例。代理與策略集關聯 — 確保執行隨工作負載而行。用例記錄每個代理背後的業務意圖。
帶時間戳的請求、策略決策和配置變更記錄，可匯出為 CSV 或 JSON 供審計人員使用。
組織級控制項定義哪些行為被禁止或被要求。每個控制項對應一個或多個準則，並帶有具備職責分離的審批流程 — 提交者不能批准自己的控制項。
內嵌來自 AI Verify Foundation 的 Project Moonshot 後端。基準測試執行（cookbook 和 recipe）與紅隊攻擊模組針對已註冊的代理執行；api-service 解析提供商聯結器並在每次執行時注入令牌，因此門戶從不接觸任何憑據。
計劃任務在 03:00 UTC 執行，抽取前一天約 17% 的追蹤記錄，並依據六項 LLM 評判準則逐一評分。完全非同步 — 事後讀取追蹤記錄，從不位於請求路徑上。
覆蓋端點按框架類別計算您的即時平台活動是否提供了相應證據 — 已覆蓋、部分覆蓋或未覆蓋 — 涵蓋 NIST AI RMF、ISO/IEC 42001、OWASP LLM Top 10、馬來西亞的 AISCF 以及新加坡的 GenAI MGF。每項對映都會記錄其所依據的標準版本。
OpenAI、Anthropic、AWS Bedrock、Google Vertex AI、Azure OpenAI，以及任何位於相容 OpenAI 的 API 之後的自託管模型。無需特殊 SDK — 只需更改基礎 URL。
將請求記錄、策略決策和審計日誌匯出為 CSV 或 JSON，並將框架覆蓋匯出為 CSV，無需手動收集證據即可完成 ISO/IEC 42001 審計。
幾分鐘即可接入。內容在記憶體中處理，絕不儲存。僅保留策略決策和後設資料。非常適合希望獲得治理能力又不想承擔基礎設施負擔的團隊。
在您的 AWS、GCP 或 Azure VPC 內執行 Obiguard。出站流量僅限於您配置的模型提供商和服務。企業客戶可獲得附帶 Docker Compose 快速入門的私有容器映象 — 部署由您的團隊負責，更新由我們負責。
適用於限制出站連線的受監管行業。Obiguard 執行在內部映象倉庫之後，出站流量僅限於您允許的目的地。完全氣隙隔離執行已列入路線圖。