搞安全的，從來沒有所謂“開機混底薪”。

這是“安全牛馬”小帥入行十年來的最大感慨。

安全牛馬的一天從查告警開始

小帥，本名帥鵬，某集團安全運營部的一名安全工程師。

5月6日，五一節(jié)后上班的第一天，此刻的小帥，正盯著眼前屏幕上的告警列表，心里一陣翻江倒海。

每逢假期，對安全人來說都是場劫難，今年五一雖然小帥僥幸不用值班，但心卻一直繃著。

因為黑客從來不放假，最喜歡挑假期搞事情。

果然，早上剛打開電腦，告警信息就像洪水一樣撲在了他的臉上。鼠標(biāo)輕輕一滾，屏幕就刷了好幾頁。

作為一個資深安全運營，小帥的“職業(yè)病”就是不放心——值班的同事哪怕再靠譜，他心里依舊會隱隱不安，總想親自確認(rèn)一遍。

于是，小帥開始機械性地一條條查看…

時間一分一秒過去，整個上午，似乎什么事也沒干，但人卻感覺要崩潰了。

那種每天都要經(jīng)歷的“懷疑人生”時刻來了，小帥腦子里又飄過一萬次經(jīng)典的疑問~

抱怨完，小帥又苦笑笑，俯身到電腦屏幕前，繼續(xù)點開下一條告警。

小帥總是這樣，一面抱怨，一面又習(xí)慣性地繼續(xù)認(rèn)真，他忘不了剛?cè)胄袝r老領(lǐng)導(dǎo)的一句話↓

突然，小帥好像想起了什么。

節(jié)前這個告警平臺不是給新增了個“AI牛馬”嗎？

小帥在屏幕上猛戳幾下，點開告警的「查看詳情」，找到了那個新按鈕：「進一步深度分析」。

小帥以前也用過一些智能安全助手，覺得都是玩具。

這次，抱著死馬當(dāng)成活馬醫(yī)的心態(tài)，小帥點了那個按鈕（據(jù)說可以召喚AI牛馬哦）。

萬萬沒想到，接下來的事情，讓小帥驚掉了下巴…

我們切換到小帥的第一視角，看看實景圖↓

1、看調(diào)查過程：這個叫做“告警研判專家”的 AI 牛馬會自動解析告警內(nèi)容，然后像人類專家一樣思考生成解題思路，再調(diào)集多個牛馬小弟，七手八腳，按照解題思路開始分頭行動。

2、看分析板：這“亂如麻”的數(shù)據(jù)交互、“開天眼”的分析過程，簡直不是人干的。

3、看戰(zhàn)利品：總計90項戰(zhàn)果，包括36個后門、10個C2 IP活動、31個失陷程序、11個黑客工具、1宗數(shù)據(jù)泄漏、1個C2域名，全被AI牛馬挖出來了！

4、看溯源圖：這個圖可太牛了，完整的把整個攻擊過程全部回放出來。到底怎么中的招，一目了然。

看到最后，小帥被AI牛馬的進化徹底嚇到了。

講真，自從這兩年大模型躥紅，業(yè)界安全GPT、安全智能體出了不少，很多也都在小帥這里搞過POC。

可是小帥試用完以后發(fā)現(xiàn)，這種“AI牛馬”屬于抽一鞭子走一步那種，并不具備自己選路、拉車、避坑的閉環(huán)扛活能力。

可今天這頭AI牛馬完全不一樣，“自驅(qū)力”特強，只要下達(dá)命令，它就能自己把活干完。

不僅自主干活能力強，還能調(diào)動幾十上百的小弟，妥妥的一天能干一年的活。

人類牛馬專家雖然經(jīng)驗豐富，但分析思路受限于時間或精力，會考慮不周，往往存在盲區(qū)。

而AI牛馬分析起來無所不用其極，可以把各種極端情況、邊邊角角都覆蓋到，即便0.01%的可能性，也會去翻個底朝天。

到底啥AI牛馬這么猛？

讓小帥驚掉下巴的這個“AI牛馬”，就是青藤云安全剛剛發(fā)布的全棧式安全智能體：無相。

青藤「無相」是業(yè)界首個實現(xiàn)從Copilot到Autopilot跨越的Agentic AI。

在介紹無相的功能之前，我們來說說，啥是AI Agent，啥是Agentic AI。

AI Agent像一個助手，可以根據(jù)人類的下達(dá)的指令，協(xié)助人類完成一些具體的工作，比如像這樣下面這樣↓

所以，這種AI Agent通常也被稱為Copilot，就像副駕駛，幫助主駕（人類）打打雜、提升效率。

AI Agent與人類的關(guān)系是：智能輔助+人類主導(dǎo)。

Agentic AI就不一樣了，它是一個具備獨立決策和行動力的高級智能體，自主的完成復(fù)雜任務(wù)，形成閉環(huán)。

以青藤無相為例，這家伙竟然能像安全老司機一樣思考，解析告警內(nèi)容→拆解調(diào)查對象→分派調(diào)查任務(wù)→調(diào)用不同工具，一頓操作猛如虎。

你真的可以把它當(dāng)做一個數(shù)字員工來看待，只要定好“KPI”，他就能給你干出個驚喜來。

所以，Agentic AI和人類的關(guān)系是：協(xié)作的好搭檔。

這么一講，是不是大家心里就有數(shù)啦？

我們再來一張對比表，詳細(xì)總結(jié)一下↓，

怎么樣，這下你就能明白小帥第一次使用「青藤無相」的震撼了吧。

沒錯，無相就是那個“更聰明“的家伙，它從傳統(tǒng)安全智能體”被動響應(yīng)“（如回答問題）進化到“主動扛活”（如自主完成告警分析并進行攻擊溯源）。

聰明的大腦：基于DeepSeek、Qwen的推理模型，思考問題，形成決策和調(diào)查方法，以知識圖譜（威脅/資產(chǎn)/情報）的形式進行調(diào)查，并輔助動態(tài)決策。
敏銳的眼睛：能夠清晰感知并獲取網(wǎng)絡(luò)空間內(nèi)調(diào)查對象的基礎(chǔ)信息（資產(chǎn)信息、網(wǎng)絡(luò)信息等）。
靈巧的手腳：按需使用各種工具（自有的、第三方的、LLM原生的）來獲取日志、查詢文件、分析配置、獲取威脅情報、分析惡意腳本等等
卓越的領(lǐng)導(dǎo)力：支持MCP/A2A協(xié)議，調(diào)用多個智能體分工協(xié)作，形成一個團隊共同完成任務(wù)。
職業(yè)化的人設(shè)：扮演具有安全知識的安全分析師角色，像小帥的同事一樣進行自主決策、思考迭代。

在實戰(zhàn)干活的時候，「無相」全部的“仿生”能力都會開動起來，一路追查到底。

這個家伙又聰明又賣力，它可以指揮200個AI小弟分工協(xié)作、實時信息交換，讓小帥這種安全老司機都望塵莫及。

比如說，前面那種告警調(diào)查的場景，在接到任務(wù)以后，「青藤無相」的具體干活流程是這樣的↓

是不是，跟你以前用過的智能安全助手、安全GPT很不一樣。

說白了，這就是代差，AI Agent與Agentic AI的代差，這種代差就像自動駕駛的L2級和L4級的差距。

青藤云安全下了一盤大棋

為什么會有這種“代差”？為什么圈里還有那么多初代智能體，而不是一步到位搞Agentic AI？

其實，大模型的橫空出世，就像當(dāng)年馬車時代，“發(fā)動機”剛剛被發(fā)明出來，大家都覺得這是一個改變時代的產(chǎn)物。

于是，基于馬車改造的第一代汽車就出現(xiàn)了，這種“汽馬車”，就好比現(xiàn)在AI Agent，雖然有了發(fā)動機，但是仍然跑不快。

直到有人對汽車進行重新的架構(gòu)設(shè)計，更好地適配發(fā)動機，汽車才真正的大規(guī)模應(yīng)用起來。

人類終于從馬車時代，進化到汽車時代。

所以，對比馬車到汽車的進化，光有發(fā)動機還不夠。

我們要為AI智能體打造一個能完美適配大模型發(fā)動機的基礎(chǔ)架構(gòu)，這樣才能跨越技術(shù)鴻溝，變成Agentic AI。

而青藤云安全恰恰干了這件事。

在“青藤無相”這個超級能干的安全牛馬背后，青藤悄悄下了一盤“大棋”，這就是「AI Agent Infra」。

傳統(tǒng)意義上，大家都對AI智能體底座的理解，主要是下面兩層：1、智算基礎(chǔ)設(shè)施層（算存網(wǎng)、訓(xùn)推框架等）；2、大模型服務(wù)層（DeepSeek、Qwen、Llama等基礎(chǔ)模型）。

但這兩層，只解決了腦子的問題，到了實際落地場景，尤其是ToB領(lǐng)域的垂直場景，智能體的效果非常依賴數(shù)據(jù)質(zhì)量和工具能力（不光腦子要靈，還要眼明手快）。

比如，在DeepSeek或者QwQ這種深度思考模型的加持下，AI可以根據(jù)用戶的要求，生成復(fù)雜、周詳?shù)男袆硬襟E。

可是到了行動環(huán)節(jié)，它不知道具體該調(diào)用什么工具。

尤其在網(wǎng)安行業(yè)這種專業(yè)場景，需要基于專業(yè)數(shù)據(jù)、采用專業(yè)工具來完成任務(wù)，如果數(shù)據(jù)支撐不到位、工具不趁手，智能體就只能干點輔助小活。

而青藤云安全干的事，就是在數(shù)據(jù)和工具層面發(fā)力，為智能體放大招疊出額外幾層Buff，這就是青藤企業(yè)級Agentic AI專用基礎(chǔ)設(shè)施。

Buff1→擦亮AI的“眼睛”：重構(gòu)面向大模型的數(shù)據(jù)感知范式。

Agentic AI需要處理大量敏感內(nèi)網(wǎng)數(shù)據(jù)，但這類數(shù)據(jù)難收集、難治理、難標(biāo)準(zhǔn)化，而且傳統(tǒng)采集方法得到的數(shù)據(jù)，并不對大模型的胃口。

青藤本身在主機安全領(lǐng)域深耕多年，擁有強大的內(nèi)核級監(jiān)控技術(shù)和多源異構(gòu)數(shù)據(jù)采集能力（主機、虛機、容器、多種操作系統(tǒng)）。

但在Agentic AI時代，所有的范式定義、采集策略、存算處理，都要針對大模型的需求進行的全新升級。

青藤基于OpenTelemetry語義規(guī)范擴展了大模型專屬標(biāo)簽，并突破傳統(tǒng)指標(biāo)-日志-追蹤的三元組結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)多模態(tài)封裝。

同時在采集層提供深度上下文捕獲，并提供自適應(yīng)采集策略。

最后，升級數(shù)據(jù)處理層：存儲架構(gòu)分層，時序向量融合，流式計算優(yōu)化。

通過這一系列操作，采集到的數(shù)據(jù)維度更豐富，提供完整的知識上下文，結(jié)構(gòu)化更好、信息密度更高、處理鏈路更短，更對大模型胃口了，消化吸收快。

Buff2→武裝AI的“手腳”：打造基于MCP的工具生態(tài)。

青藤無相工作時要跨主機做多種取證，要按需調(diào)用各種工具，靠私有協(xié)議、開個接口？效率太低了，AI都會嫌棄。

怎么破，必須MCP！

青藤充分利用MCP這個萬能插頭的能力，構(gòu)建起智能數(shù)據(jù)中樞，面向復(fù)雜的企業(yè)級IT環(huán)境實現(xiàn)設(shè)備取證數(shù)據(jù)采集和權(quán)限管控工具集成。

全設(shè)備取證：支持PC/服務(wù)器/邊緣節(jié)點/工控機的多維度數(shù)據(jù)采集（硬件狀態(tài)/日志/網(wǎng)絡(luò)流量）
零信任工具鏈：集成動態(tài)授權(quán)、加密等安全工具
智能取證分析：融合Bulk_extractor、Velociraptor等工具
跨平臺控制中樞：兼容Windows/Linux/RTOS系統(tǒng)的工具調(diào)度

Buff3→豐富AI的“記憶”：建設(shè)企業(yè)級的RAG知識庫。

“有腦子、沒記性”的AI，就像狗熊掰棒子，無法形成知識積累，難以應(yīng)付復(fù)雜的企業(yè)級場景。

而青藤通過RAG系統(tǒng)為大模型建立私有知識庫，結(jié)合模塊化RAG、自適應(yīng)RAG、聯(lián)邦RAG等多種技術(shù)，優(yōu)化短期記憶、升級長期記憶。

同時，將知識庫采用短中長期分層設(shè)計，存放不同級別的私域知識，提升檢索效率。

RAG屬于搭建容易優(yōu)化難的技術(shù)，青藤經(jīng)過一系列優(yōu)化，檢索響應(yīng)時間小于50ms，知識覆蓋率大于95%，多跳推理準(zhǔn)確率超過91%。

大模型火的這幾年，廣大ToB玩家一直都在探討：企業(yè)級場景，最佳的大模型落地姿勢是啥.

當(dāng)我們看到青藤無相的時候，才恍然大悟，原來這就是答案。

青藤無相的一小步，安全智能體的一大步，也是企業(yè)級Agentic AI的一大步。

也許不久的將來，網(wǎng)絡(luò)安全的格局將會被徹底重塑。