原创 小黑羊 2025-05-19 10:51 北京
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搞安全的，从来没有所谓“开机混底薪”。
这是“安全牛马”小帅入行十年来的最大感慨。
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安全牛马的一天
从查告警开始
🔑 **告警研判专家**: “无相”能自动解析告警内容，像人类专家一样思考，并调集多个“牛马小弟”分头行动，进行深度分析。
🛠 **全栈式安全智能体**: 青藤“无相”是业界首个实现从Copilot到Autopilot跨越的Agentic AI，从“被动响应”进化到“主动扛活”，自主完成告警分析并进行攻击溯源。
👁 **数据与工具双重加持**: 青藤云安全通过重构数据感知范式，扩展大模型专属标签，并利用MCP构建智能数据中枢，集成各类工具，为智能体提供强大的数据和工具支持。
🧠 **企业级RAG知识库**: 青藤通过RAG系统为大模型建立私有知识库，优化短期记忆、升级长期记忆，提升检索效率，使AI具备长期记忆和知识积累。
原创 小黑羊 2025-05-19 10:51 北京
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安全牛马的一天
从查告警开始
5月6日，五一节后上班的第一天，此刻的小帅，正盯着眼前屏幕上的告警列表，心里一阵翻江倒海。
每逢假期，对安全人来说都是场劫难，今年五一虽然小帅侥幸不用值班，但心却一直绷着。
因为黑客从来不放假，最喜欢挑假期搞事情。
果然，早上刚打开电脑，告警信息就像洪水一样扑在了他的脸上。鼠标轻轻一滚，屏幕就刷了好几页。
作为一个资深安全运营，小帅的“职业病”就是不放心——值班的同事哪怕再靠谱，他心里依旧会隐隐不安，总想亲自确认一遍。
于是，小帅开始机械性地一条条查看…
时间一分一秒过去，整个上午，似乎什么事也没干，但人却感觉要崩溃了。
那种每天都要经历的“怀疑人生”时刻来了，小帅脑子里又飘过一万次经典的疑问~
抱怨完，小帅又苦笑笑，俯身到电脑屏幕前，继续点开下一条告警。
小帅总是这样，一面抱怨，一面又习惯性地继续认真，他忘不了刚入行时老领导的一句话↓
节前这个告警平台不是给新增了个“AI牛马”吗？
小帅在屏幕上猛戳几下，点开告警的「查看详情」，找到了那个新按钮：「进一步深度分析」。
小帅以前也用过一些智能安全助手，觉得都是玩具。
这次，抱着死马当成活马医的心态，小帅点了那个按钮（据说可以召唤AI牛马哦）。
万万没想到，接下来的事情，让小帅惊掉了下巴…
我们切换到小帅的第一视角，看看实景图↓
1、看调查过程：这个叫做“告警研判专家”的 AI 牛马会自动解析告警内容，然后像人类专家一样思考生成解题思路，再调集多个牛马小弟，七手八脚，按照解题思路开始分头行动。
2、看分析板：这“乱如麻”的数据交互、“开天眼”的分析过程，简直不是人干的。
3、看战利品：总计90项战果，包括36个后门、10个C2 IP活动、31个失陷程序、11个黑客工具、1宗数据泄漏、1个C2域名，全被AI牛马挖出来了！
4、看溯源图：这个图可太牛了，完整的把整个攻击过程全部回放出来。到底怎么中的招，一目了然。
看到最后，小帅被AI牛马的进化彻底吓到了。
讲真，自从这两年大模型蹿红，业界安全GPT、安全智能体出了不少，很多也都在小帅这里搞过POC。
可是小帅试用完以后发现，这种“AI牛马”属于抽一鞭子走一步那种，并不具备自己选路、拉车、避坑的闭环扛活能力。
可今天这头AI牛马完全不一样，“自驱力”特强，只要下达命令，它就能自己把活干完。
不仅自主干活能力强，还能调动几十上百的小弟，妥妥的一天能干一年的活。
人类牛马专家虽然经验丰富，但分析思路受限于时间或精力，会考虑不周，往往存在盲区。
而AI牛马分析起来无所不用其极，可以把各种极端情况、边边角角都覆盖到，即便0.01%的可能性，也会去翻个底朝天。
到底啥AI牛马这么猛？
让小帅惊掉下巴的这个“AI牛马”，就是青藤云安全刚刚发布的全栈式安全智能体：无相。
青藤「无相」是业界首个实现从Copilot到Autopilot跨越的Agentic AI。
在介绍无相的功能之前，我们来说说，啥是AI Agent，啥是Agentic AI。
AI Agent像一个助手，可以根据人类的下达的指令，协助人类完成一些具体的工作，比如像这样下面这样↓
所以，这种AI Agent通常也被称为Copilot，就像副驾驶，帮助主驾（人类）打打杂、提升效率。
AI Agent与人类的关系是：智能辅助+人类主导。
Agentic AI就不一样了，它是一个具备独立决策和行动力的高级智能体，自主的完成复杂任务，形成闭环。
以青藤无相为例，这家伙竟然能像安全老司机一样思考，解析告警内容→拆解调查对象→分派调查任务→调用不同工具，一顿操作猛如虎。
你真的可以把它当做一个数字员工来看待，只要定好“KPI”，他就能给你干出个惊喜来。
所以，Agentic AI和人类的关系是：协作的好搭档。
这么一讲，是不是大家心里就有数啦？
我们再来一张对比表，详细总结一下↓，
怎么样，这下你就能明白小帅第一次使用「青藤无相」的震撼了吧。
没错，无相就是那个“更聪明“的家伙，它从传统安全智能体”被动响应“（如回答问题）进化到“主动扛活”（如自主完成告警分析并进行攻击溯源）。
聪明的大脑：基于DeepSeek、Qwen的推理模型，思考问题，形成决策和调查方法，以知识图谱（威胁/资产/情报）的形式进行调查，并辅助动态决策。
敏锐的眼睛：能够清晰感知并获取网络空间内调查对象的基础信息（资产信息、网络信息等）。
灵巧的手脚：按需使用各种工具（自有的、第三方的、LLM原生的）来获取日志、查询文件、分析配置、获取威胁情报、分析恶意脚本等等
卓越的领导力：支持MCP/A2A协议，调用多个智能体分工协作，形成一个团队共同完成任务。
职业化的人设：扮演具有安全知识的安全分析师角色，像小帅的同事一样进行自主决策、思考迭代。
在实战干活的时候，「无相」全部的“仿生”能力都会开动起来，一路追查到底。
这个家伙又聪明又卖力，它可以指挥200个AI小弟分工协作、实时信息交换，让小帅这种安全老司机都望尘莫及。
说白了，这就是代差，AI Agent与Agentic AI的代差，这种代差就像自动驾驶的L2级和L4级的差距。
青藤云安全下了一盘大棋
为什么会有这种“代差”？为什么圈里还有那么多初代智能体，而不是一步到位搞Agentic AI？
其实，大模型的横空出世，就像当年马车时代，“发动机”刚刚被发明出来，大家都觉得这是一个改变时代的产物。
于是，基于马车改造的第一代汽车就出现了，这种“汽马车”，就好比现在AI Agent，虽然有了发动机，但是仍然跑不快。
直到有人对汽车进行重新的架构设计，更好地适配发动机，汽车才真正的大规模应用起来。
人类终于从马车时代，进化到汽车时代。
所以，对比马车到汽车的进化，光有发动机还不够。
我们要为AI智能体打造一个能完美适配大模型发动机的基础架构，这样才能跨越技术鸿沟，变成Agentic AI。
在“青藤无相”这个超级能干的安全牛马背后，青藤悄悄下了一盘“大棋”，这就是「AI Agent Infra」。
传统意义上，大家都对AI智能体底座的理解，主要是下面两层：1、智算基础设施层（算存网、训推框架等）；2、大模型服务层（DeepSeek、Qwen、Llama等基础模型）。
但这两层，只解决了脑子的问题，到了实际落地场景，尤其是ToB领域的垂直场景，智能体的效果非常依赖数据质量和工具能力（不光脑子要灵，还要眼明手快）。
比如，在DeepSeek或者QwQ这种深度思考模型的加持下，AI可以根据用户的要求，生成复杂、周详的行动步骤。
可是到了行动环节，它不知道具体该调用什么工具。
尤其在网安行业这种专业场景，需要基于专业数据、采用专业工具来完成任务，如果数据支撑不到位、工具不趁手，智能体就只能干点辅助小活。
而青藤云安全干的事，就是在数据和工具层面发力，为智能体放大招叠出额外几层Buff，这就是青藤企业级Agentic AI专用基础设施。
Agentic AI需要处理大量敏感内网数据，但这类数据难收集、难治理、难标准化，而且传统采集方法得到的数据，并不对大模型的胃口。
青藤本身在主机安全领域深耕多年，拥有强大的内核级监控技术和多源异构数据采集能力（主机、虚机、容器、多种操作系统）。
但在Agentic AI时代，所有的范式定义、采集策略、存算处理，都要针对大模型的需求进行的全新升级。
青藤基于OpenTelemetry语义规范扩展了大模型专属标签，并突破传统指标-日志-追踪的三元组结构，实现多模态封装。
同时在采集层提供深度上下文捕获，并提供自适应采集策略。
最后，升级数据处理层：存储架构分层，时序向量融合，流式计算优化。
通过这一系列操作，采集到的数据维度更丰富，提供完整的知识上下文，结构化更好、信息密度更高、处理链路更短，更对大模型胃口了，消化吸收快。
大模型火的这几年，广大ToB玩家一直都在探讨：企业级场景，最佳的大模型落地姿势是啥.
当我们看到青藤无相的时候，才恍然大悟，原来这就是答案。
青藤无相的一小步，安全智能体的一大步，也是企业级Agentic AI的一大步。
也许不久的将来，网络安全的格局将会被彻底重塑。
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