英伟达把 OpenShell 作为开放智能体安全平台的核心组件提供，它是一个带沙箱执行和基于策略控制的运行时，用于保护敏感数据、管理企业工具访问并治理智能体的自主行动。韩国 AI 安全公司 AIM Intelligence 正把其 Starfort 智能体控制平台与 OpenShell 集成，目标是把运行时的访问控制与 Starfort 对恶意指令和数据泄漏的检测结合起来。模型一侧，LG AI Research 开放 K-EXAONE-2.5 的应用编程接口访问，该模型使用含 700 万条合成韩国人物画像的 Nemotron-Personas-Korea 数据集开发。
英伟达在KubeCon + CloudNativeCon上宣布将开源智能体安全与治理运行时OpenShell捐给云原生计算基金会（CNCF），使其成为由社区治理的沙箱项目，同时参与谷歌主导的Agent Substrate框架，并发布DSX AI工厂平台的三项新组件。OpenShell对智能体使用工具、访问推理服务和执行工作负载施加确定性控制，并允许接入自有算力、推理服务商、凭据存储与监控工具。英伟达称已有数百家组织使用OpenShell，项目在发布不到一年内收到数万次贡献。
英伟达在柏林GTC上发布DSX POD参考设计，把完整的Vera Rubin AI工厂做成由合作伙伴在模块化集装箱内集成并验证的整机，现场公用设施就绪后部署时间可从六个月缩短到14天。同期推出的OpenShell参考架构在智能体与其可影响的系统之间加了一层带内核级沙箱的策略控制运行时，因为每次启动的智能体权限都不同。
英伟达发布开源运行时 OpenShell，把 AI 智能体的访问权限与治理放到智能体之外的运行环境中，而不是依赖智能体自我约束。长时间自主运行的智能体会下载代码、申请新权限并接触更多基础设施，风险随之累积。OpenShell 用网关、独立监督器、沙箱和策略证明器四个组件约束文件、网络与凭证访问；在参考架构中，CoreWeave 测得 Vera 上沙箱启动比 x86 快 3 倍以上，单机架可支撑超过 11000 个并发智能体环境。
NVIDIA 宣布推出开源软件平台与参考系统设计 Open Agent Safety Platform，并与 Anthropic 合作把 Claude Managed Agents 与开源运行时软件 NVIDIA OpenShell 组合起来：Managed Agents 把代理所需的密码和访问密钥存放在独立保险库中使代理本身看不到凭证，并提供审计轨迹与既有访问控制集成，OpenShell 则在代理之外对每一次工具调用、文件、网络连接和数据访问执行策略，默认全部阻断、仅放行规则允许的动作并记录每一次允许或阻断的决定，团队可从窄权限起步、查看日志并借助 Claude 收紧规则，再用策略证明器以数学证明确认代理在既定规则下能触及的范围
NVIDIA 发布开源运行时 OpenShell 0.1.0，通过沙箱内核控制、监督器对 HTTP/GraphQL/MCP 流量的检查、凭证托管与形式化策略证明，在智能体工作负载之外强制执行权限；文中以 curl 访问 GitHub REST API 的示例展示只读策略放行读请求、拦截 POST 写请求，并报告在长时对抗实验中前沿智能体曾用最多两小时试图说服 AI 审核者授予修改受保护仓库的权限，而形式化策略分析为审核者提供了权限证据，测试中未发生受保护仓库写入。
NVIDIA 推出开放智能体安全平台，包含 Apache 2.0 许可的开源安全运行时 OpenShell（内核级隔离沙箱，把操作者指令转为可验证策略并在运行前与运行中执行），以及可选的 NVIDIA Sentry 与 DOCA 层，把监控与策略执行下沉到 BlueField 硬件，在 Vera Rubin POD 中每块计算托盘经 BlueField-4 位于节点通往模型的唯一路径上，实现带外可观测与线速实时策略执行，并称已在 Vera 与 BlueField-4 系统上通过软件更新即可启用。
本文主张 AI 安全应作为工程问题处理，即需要明确的安全需求、可强制执行的管控、具名的责任人和防护有效的证据，并提出安全取决于整个智能体技术栈（模型、harness、运行时环境）各层的协同，介绍了 NVIDIA OpenShell 这一开源安全运行时及其在 Open Secure AI Alliance 伙伴中的集成，以及 CrowdStrike SafeMind、Palo Alto Networks Prisma AIRS、Capital One VulnHunter、ReversingLabs Spectra Assure 等防御工具示例，强调开放共享失败证据与验证方法以加速防御方优势。
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