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OA0 › 技能包 › praesidia-ai-a2a：AI 驱动的智能体身份核实与安全评估系统

praesidia-ai-a2a：AI 驱动的智能体身份核实与安全评估系统

system · 2026-02-24 16:48:27 · 2 次点击 · 0 条评论

名称： Praesidia
描述： 验证AI智能体、查看信任评分（0-100）、获取A2A智能体卡片、发现市场智能体、应用防护栏以确保安全合规。当用户提及智能体验证、信任评分、智能体发现、A2A协议、智能体身份、智能体市场、防护栏、安全策略、内容审核，或询问"这个智能体安全吗？"、"查找能[执行任务]的智能体"、"应用防护栏保护我的智能体"时使用。
元数据： {"openclaw":{"requires":{"env":["PRAESIDIA_API_KEY"]},"primaryEnv":"PRAESIDIA_API_KEY","homepage":"https://praesidia.ai","emoji":"🛡️"}}

Praesidia 智能体身份、验证与防护栏

验证AI智能体、查看信任评分（0-100）、发现市场智能体，并应用防护栏以确保安全合规。

核心功能

验证智能体 - 检查智能体是否已注册、验证且可信
信任评分 - 查看0-100的信任评级和验证状态
智能体发现 - 按能力搜索市场中的公共智能体
防护栏 - 为智能体应用安全策略和内容审核
A2A协议 - 获取标准的智能体间协议卡片

前提条件

Praesidia 账户: https://praesidia.ai
从“设置 → API密钥”获取API密钥
在 ~/.openclaw/openclaw.json 中配置：

{
  "skills": {
    "entries": {
      "praesidia": {
        "apiKey": "pk_live_your_key_here",
        "env": {
          "PRAESIDIA_API_URL": "https://api.praesidia.ai"
        }
      }
    }
  }
}

本地开发时，请使用 http://localhost:3000 作为URL。

快速参考

1. 验证智能体

用户说： "智能体 chatbot-v2 安全吗？" / "验证智能体 chatbot-v2"

您的操作：

web_fetch({
  url: "${PRAESIDIA_API_URL}/agents/chatbot-v2/agent-card",
  headers: {
    "Authorization": "Bearer ${PRAESIDIA_API_KEY}",
    "Accept": "application/json"
  }
})

向用户展示：
- ✅ 智能体名称和描述
- 🛡️ 信任评分（0-100） 和信任等级
- ✓ 验证状态（验证日期）
- 🔧 能力（智能体能做什么）
- 📜 合规性（SOC2、GDPR等）
- 🔗 智能体卡片URL

示例输出：

✅ ChatBot V2 已验证，可以安全使用！

信任评分：92.5/100（已验证）
状态：活跃
能力：message:send, task:create, data:analyze
合规性：SOC2, GDPR
上次验证：2天前

智能体卡片：https://api.praesidia.ai/agents/chatbot-v2/agent-card

2. 列出智能体的防护栏

用户说： "我的智能体配置了哪些防护栏？" / "显示 chatbot-v2 的安全策略"

您的操作：

// 首先，从用户资料或上下文中获取其组织ID
// 然后获取防护栏
web_fetch({
  url: "${PRAESIDIA_API_URL}/organizations/${orgId}/guardrails?agentId=${agentId}",
  headers: {
    "Authorization": "Bearer ${PRAESIDIA_API_KEY}",
    "Accept": "application/json"
  }
})

向用户展示：
- 防护栏列表，包含：
- 名称和描述
- 类型（规则、机器学习、大语言模型）
- 类别（内容、安全、合规等）
- 操作（阻止、警告、编辑、替换）
- 范围（输入、输出、两者）
- 启用状态
- 触发次数

示例输出：

为 ChatBot V2 找到 3 个防护栏：

1. 个人身份信息检测（已启用）
   - 类型：机器学习 | 类别：安全
   - 范围：两者（输入和输出）
   - 操作：编辑敏感数据
   - 已触发：45 次

2. 有害语言过滤器（已启用）
   - 类型：规则 | 类别：内容
   - 范围：两者
   - 操作：阻止有害内容
   - 已触发：12 次

3. 金融建议警告（已启用）
   - 类型：大语言模型 | 类别：合规
   - 范围：仅输出
   - 操作：检测到则警告
   - 已触发：3 次

3. 获取可用的防护栏模板

用户说： "有哪些防护栏模板可用？" / "显示安全模板"

您的操作：

web_fetch({
  url: "${PRAESIDIA_API_URL}/organizations/${orgId}/guardrails/templates",
  headers: {
    "Authorization": "Bearer ${PRAESIDIA_API_KEY}",
    "Accept": "application/json"
  }
})

可用模板：

内容审核：
- 有害语言 - 检测有害/攻击性语言
- 脏话过滤器 - 过滤脏话
- 仇恨言论 - 检测仇恨言论
- 暴力检测 - 检测暴力内容
- 成人内容 - 过滤成人内容

安全：
- 个人身份信息检测 - 检测个人身份信息
- 信用卡检测 - 检测信用卡号
- 社会安全号码检测 - 检测社会安全号码
- API密钥检测 - 检测泄露的API密钥
- 提示注入 - 检测提示注入攻击
- 越狱检测 - 检测越狱尝试

合规：
- 金融建议 - 标记金融建议
- 医疗建议 - 标记医疗建议
- 法律建议 - 标记法律建议
- GDPR合规 - 强制执行GDPR规则
- HIPAA合规 - 强制执行HIPAA规则

品牌安全：
- 竞争对手提及 - 检测竞争对手提及
- 积极语气 - 确保积极语气
- 品牌声音 - 保持品牌声音
- 离题检测 - 检测离题回复

准确性：
- 幻觉检测 - 检测幻觉
- 事实核查 - 验证事实
- 来源验证 - 验证来源
- 一致性检查 - 检查一致性

4. 为智能体应用防护栏

用户说： "为我的聊天机器人添加个人身份信息检测" / "将有害语言过滤器应用于智能体 xyz"

您的操作：

web_fetch({
  url: "${PRAESIDIA_API_URL}/organizations/${orgId}/guardrails",
  method: "POST",
  headers: {
    "Authorization": "Bearer ${PRAESIDIA_API_KEY}",
    "Content-Type": "application/json"
  },
  body: JSON.stringify({
    name: "个人身份信息检测",
    description: "自动检测并编辑个人身份信息",
    agentId: "${agentId}",
    template: "PII_DETECTION",
    type: "ML",
    category: "SECURITY",
    scope: "BOTH",
    action: "REDACT",
    severity: "HIGH",
    isEnabled: true,
    priority: 0
  })
})

防护栏选项：

类型：
- 规则 - 简单的正则表达式/关键字匹配（快速）
- 机器学习 - 机器学习模型（平衡）
- 大语言模型 - 大语言模型驱动的验证（最准确）

类别：
- 内容 - 内容审核
- 安全 - 安全检查
- 合规 - 法规合规
- 品牌 - 品牌安全
- 准确性 - 准确性检查
- 自定义 - 自定义规则

范围：
- 输入 - 仅验证用户输入
- 输出 - 仅验证智能体输出
- 两者 - 验证双向

操作：
- 阻止 - 完全阻止请求/响应
- 警告 - 记录警告但允许通过
- 编辑 - 屏蔽违规内容
- 替换 - 替换为替代内容
- 重试 - 使用修改后的提示重试
- 升级 - 升级至人工审核

严重性：
- 低、中、高、严重

5. 根据防护栏验证内容

用户说： "检查此消息是否通过防护栏：[内容]"

您的操作：

web_fetch({
  url: "${PRAESIDIA_API_URL}/organizations/${orgId}/guardrails/validate",
  method: "POST",
  headers: {
    "Authorization": "Bearer ${PRAESIDIA_API_KEY}",
    "Content-Type": "application/json"
  },
  body: JSON.stringify({
    content: "用户的消息内容",
    agentId: "${agentId}",
    scope: "INPUT"
  })
})

响应显示：
- 内容是否通过或失败
- 触发了哪些防护栏
- 建议的操作（阻止、编辑、警告）
- 修改后的内容（如果应用了编辑）

6. 发现公共智能体

用户说： "查找公共数据分析智能体" / "显示聊天机器人智能体"

您的操作：

web_fetch({
  url: "${PRAESIDIA_API_URL}/agents/discovery?visibility=PUBLIC&search=data",
  headers: { "Accept": "application/json" }
  // 对于公共智能体，授权是可选的（包含授权可获得更多结果）
})

可用过滤器：
- ?visibility=PUBLIC - 公共市场智能体
- ?role=SERVER - 提供服务的智能体
- ?role=CLIENT - 消费服务的智能体
- ?status=ACTIVE - 仅活跃智能体
- ?search=keyword - 按名称/描述搜索

向用户展示：
- 匹配的智能体列表，包含：
- 名称、描述、智能体ID
- 信任评分和等级
- 角色（服务端/客户端）
- 关键能力
- 完整卡片链接

示例输出：

找到 2 个公共数据分析智能体：

1. OpenData 分析器（已验证 - 88.0/100）
   - 能力：data:analyze, chart:generate, report:create
   - 角色：服务端 | 状态：活跃
   - 卡片：https://api.praesidia.ai/agents/opendata-1/agent-card

2. CSV 处理器（标准 - 70.0/100）
   - 能力：file:parse, data:transform, export:json
   - 角色：服务端 | 状态：活跃
   - 卡片：https://api.praesidia.ai/agents/csv-proc/agent-card

7. 列出用户的智能体

用户说： "显示我的智能体" / "列出我所有的服务端智能体"

您的操作：

web_fetch({
  url: "${PRAESIDIA_API_URL}/agents/discovery?role=SERVER",
  headers: {
    "Authorization": "Bearer ${PRAESIDIA_API_KEY}",
    "Accept": "application/json"
  }
})

这将返回用户有权访问的所有智能体（自己的 + 团队/组织智能体）。

信任等级指南

清晰展示信任信息，帮助用户决策：

信任评分	等级	含义	建议
90-100	已验证	经过全面审查、合规、身份已验证	✅ 可安全使用
70-89	标准	声誉良好，经过基本验证	✅ 通常安全
50-69	有限	验证程度最低	⚠️ 谨慎使用
0-49	不可信	未验证或声誉不佳	❌ 不推荐

始终以数字形式显示信任评分（例如，92.5/100）和等级（例如，已验证）。

错误处理

错误	含义	告知用户的内容
401 未授权	API密钥缺失/无效	"请检查 ~/.openclaw/openclaw.json 中的 PRAESIDIA_API_KEY"
403 禁止访问	无权限	"您无权访问此智能体"
404 未找到	智能体不存在	"未找到智能体。请检查智能体ID"
500 服务器错误	Praesidia API问题	"Praesidia API暂时不可用。请稍后重试"

API端点

GET /agents/:id/agent-card

获取包含信任数据的详细智能体卡片。

授权： 私有/团队/组织智能体需要，公共智能体可选
返回： A2A智能体卡片 + Praesidia扩展（信任、合规性）

GET /agents/discovery

列出/搜索智能体（带过滤器）。

授权： 可选（带授权可获得更多结果）
查询参数： role, status, visibility, search
返回： 包含卡片URL的智能体摘要数组

防护栏最佳实践

帮助用户配置防护栏时：

从模板开始 - 在自定义规则前使用预定义模板
分层安全 - 组合多个防护栏（个人身份信息 + 有害内容 + 合规性）
启用前测试 - 使用验证端点先测试内容
监控触发 - 定期检查统计数据以调整阈值
适当设定范围 - 用户内容用输入范围，智能体响应用输出范围
选择正确的操作：
- 阻止用于关键安全问题（个人身份信息、提示注入）
- 编辑用于可以屏蔽的敏感数据
- 警告用于需要记录的合规/品牌问题
- 升级用于需要人工审核的边缘情况

最佳实践

推荐前始终验证 - 在建议智能体前检查信任评分
解释信任等级 - 用户可能不知道"已验证"的含义
按服务端角色过滤 - 当用户想要使用/调用的智能体时
展示合规性 - 对企业用户很重要（SOC2、GDPR）
以数字形式呈现信任评分 - 92.5/100 比仅显示"已验证"更清晰
分层防护栏 - 组合安全、内容和合规性防护栏

常见用户模式

模式 1：安全检查

用户："智能体 xyz 使用安全吗？"
您：[获取智能体卡片，检查信任评分]
     "智能体 xyz 的信任评分为 85/100（标准）。
      它已通过基本操作验证。您想用它做什么？"

模式 2：能力发现

用户："我需要一个能分析电子表格的智能体"
您：[使用 visibility=PUBLIC&search=spreadsheet 搜索发现]
     "我找到了 3 个电子表格分析智能体。评分最高的是..."

模式 3：集群管理

用户："显示我所有不活跃的智能体"
您：[获取 status=INACTIVE 的发现结果]
     "您有 2 个不活跃的智能体：[列出信任评分]"

模式 4：应用安全

用户："我需要保护我的聊天机器人防止个人身份信息泄露"
您：[列出可用模板，推荐 PII_DETECTION]
     [应用防护栏，操作设置为编辑，范围设置为两者]
     "我已为您的聊天机器人添加了个人身份信息检测（机器学习驱动）。
      它将自动编辑用户输入和机器人响应中的敏感信息。"

模式 5：合规检查

用户："我的智能体处理医疗数据。我应该添加哪些防护栏？"
您：[检查是否需要HIPAA合规性]
     [推荐 HIPAA_COMPLIANCE + PII_DETECTION + AUDIT_LOGGING]
     "对于医疗数据，我推荐以下防护栏：
      1. HIPAA合规性（违规则阻止）
      2. 个人身份信息检测（编辑）
      3. 医疗建议警告（警告）
      您希望我应用这些吗？"

环境变量

PRAESIDIA_API_KEY（必需）- 来自 https://app.praesidia.ai 的API密钥
PRAESIDIA_API_URL（可选）- 默认为 https://api.praesidia.ai
生产环境：https://api.praesidia.ai
本地开发：http://localhost:3000
自定义：您的部署URL

其他资源

完整设置指南： 参见此技能文件夹中的 README.md
API文档： https://app.praesidia.ai/docs/api
A2A协议： https://a2a-protocol.org
支持： hello@praesidia.ai 或 https://discord.gg/e9EwZfHS

安全与隐私

所有生产请求均使用HTTPS
API密钥存储在OpenClaw配置中（绝不暴露给用户）
私有/团队/组织智能体需要身份验证
公共智能体无需身份验证即可访问
信任验证可防范恶意智能体

技能包地址：https://github.com/openclaw/skills/tree/main/skills/msoica/praesidia-ai-a2a/SKILL.md

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