Obiguard 以轻量级代理的形式部署在您的 AI 调用之前。提示词和响应会经过检查流水线 — 在这里评估策略、发现违规，并将证据写入账本。流式响应在送达后进行检查。
将 OPENAI_BASE_URL（或 Anthropic、Bedrock、Vertex 的对应变量）设置为您的 Obiguard 网关端点。所有现有代码继续正常工作。
每个请求和非流式响应都会经过检查流水线：PII 检测、注入分类器以及您自定义的策略集 — 全部在调用完成之前评估。流式响应在送达后评估。
如果违规与某个策略集匹配，Obiguard 会执行配置的动作 — 阻止、脱敏、标记或转交人工审核。被暂扣的请求会在审核队列中等待批准或驳回。
一个轻量级 HTTP 代理，支持 OpenAI、Anthropic、AWS Bedrock、Google Vertex 和 Azure OpenAI。在转发之前，根据您启用的策略集评估每个请求和响应。
策略集将执行规则（准则）分组，并分配给特定的 AI 代理。每条规则定义一个护栏或准则、范围（提示词、响应或两者）以及动作。策略集版本从草稿经待审核、已批准，最终到已发布。
每次策略违反都会创建一条包含完整事件上下文的违规记录。违规可自动解决，或转入审核队列由人工标注。所有决策都会写入审计日志。
按项目划分的注册表，记录您的团队定义的每个 AI 代理和用例。代理与策略集关联 — 确保执行随工作负载而行。用例记录每个代理背后的业务意图。
带时间戳的请求、策略决策和配置变更记录，可导出为 CSV 或 JSON 供审计人员使用。
组织级控制项定义哪些行为被禁止或被要求。每个控制项对应一个或多个准则，并带有具备职责分离的审批流程 — 提交者不能批准自己的控制项。
内嵌来自 AI Verify Foundation 的 Project Moonshot 后端。基准测试运行（cookbook 和 recipe）与红队攻击模块针对已注册的代理执行；api-service 解析提供商连接器并在每次运行时注入令牌，因此门户从不接触任何凭据。
计划任务在 03:00 UTC 运行，抽取前一天约 17% 的追踪记录，并依据六项 LLM 评判准则逐一评分。完全异步 — 事后读取追踪记录，从不位于请求路径上。
覆盖端点按框架类别计算您的实时平台活动是否提供了相应证据 — 已覆盖、部分覆盖或未覆盖 — 涵盖 NIST AI RMF、ISO/IEC 42001、OWASP LLM Top 10、马来西亚的 AISCF 以及新加坡的 GenAI MGF。每项映射都会记录其所依据的标准版本。
OpenAI、Anthropic、AWS Bedrock、Google Vertex AI、Azure OpenAI，以及任何位于兼容 OpenAI 的 API 之后的自托管模型。无需特殊 SDK — 只需更改基础 URL。
将请求记录、策略决策和审计日志导出为 CSV 或 JSON，并将框架覆盖导出为 CSV，无需手动收集证据即可完成 ISO/IEC 42001 审计。
几分钟即可接入。内容在内存中处理，绝不存储。仅保留策略决策和元数据。非常适合希望获得治理能力又不想承担基础设施负担的团队。
在您的 AWS、GCP 或 Azure VPC 内运行 Obiguard。出站流量仅限于您配置的模型提供商和服务。企业客户可获得附带 Docker Compose 快速入门的私有容器镜像 — 部署由您的团队负责，更新由我们负责。
适用于限制出站连接的受监管行业。Obiguard 运行在内部镜像仓库之后，出站流量仅限于您允许的目的地。完全气隙隔离运行已列入路线图。