信任代理：AI捕获AI使用信号和提交元数据——而非源代码或提示词——在 保护开发者隐私的同时实现大规模治理。
它使人工智能辅助开发在安全的软件开发生命周期中变得可视化、可审计且可管理，帮助组织在代码进入生产环境前识别并降低开发人员风险。
人工智能辅助软件开发的首个控制层
信任代理：人工智能在代码创建环节实现人工智能网络安全治理。
使用AI/工具的贡献者安装
57
/90
由AI编写的提交
60
%
使用
经批准的模型编写代码
55
%
使用未经批准的模型的代码
13
%
来自全球第一的安全编码培训公司
在大多数组织中，这些答案依赖于假设而非数据。这种差距以人工智能的速度制造风险敞口。Trust Agent: AI 提供必要的可视性、风险关联性和治理控制，使这些问题能够基于证据得到解答。
什么是Trust Agent: AI？
贯穿软件生命周期的治理层，确保人工智能的安全采用。
信任代理：人工智能将AI软件治理融入软件开发生命周期。它为AI辅助开发提供可视化管理，关联提交时的风险，并使组织能够安全地扩展AI编码规模。
通过关联AI工具与模型使用情况、代码仓库活动、提交元数据、开发者信任评分®及漏洞基准数据，Trust Agent: AI助力企业：
核心能力
提交时的实时AI治理
传统应用安全工具在代码编写完成后才检测漏洞。Trust Agent在代码提交时强制执行AI模型限制和安全编码政策——在漏洞进入生产环境前就将其扼杀在萌芽状态。
人工智能使用可见性
了解人工智能如何影响生产代码
Capture observable AI tool and model usage across developer workflows, correlating activity to repositories, contributors, and governance posture.
MCP供应链洞察
掌控人工智能工具供应链治理
Surface 积极使用的 MCP 提供商、受影响用户及存储库暴露情况——为人工智能工具供应链建立治理基准。
提交层面的风险关联性
将人工智能开发与可量化的风险挂钩
关联AI使用信号、提交元数据、开发者信任评分®及漏洞基准，在代码进入生产环境前识别高风险暴露点。
自适应风险基学习
弥补提交背后的技能差距
基于提交风险、AI影响力和开发者信任评分®触发精准学习——减少重复性漏洞。
企业报告与审计可见性
实施基于证据的监督
提供可供高管使用的仪表盘，展示AI使用趋势、MCP可见性及引入的漏洞指标——无需存储源代码或提示信息。
集成产品
支持的人工智能开发环境
信任代理：人工智能融入现代AI辅助开发工作流——支持生态系统中成熟与新兴的各类工具。
集成开发环境与代理工作流
支持的环境包括：
支持的LLM API
Trust Agent：AI支持主要大型语言模型（LLM）提供商，包括：
成果与影响
在提交时强制执行AI网络安全治理
信任代理：通过降低AI引入的风险、强化提交级别的责任追溯能力，并在AI辅助开发全流程中实施可执行的治理机制，该方案将AI治理从静态政策转化为可量化的提交级控制——使AI应用转化为基于证据的安全成果。
*进行中
引入漏洞的减少
53%+
更快的平均修复时间（
）
）
82+%
人工智能模型溯源
100%
MCP型号
可追溯性
可追溯性
100%
适用对象
专为人工智能治理团队打造
率先在提交时管控AI辅助开发
了解Trust Agent: AI如何在人工智能辅助开发过程中实现可视化、关联分析和策略控制。
信任代理：人工智能常见问题解答
人工智能软件治理与提交级别控制
了解Trust Agent: AI如何在您的安全软件开发生命周期中，使AI辅助开发变得可视化、可衡量且可执行。