随着代理式人工智能（Agentic AI）安全威胁加剧，专注于此类风险防护的安全厂商迎来爆发期。Snyk核心AI安全平台Evo的原生代理层软件，目前已占据该公司新签约订单量的60%，并推动平均合同价值（ACV）增长30%。
自2026年3月全面发布以来，Evo客户环比增长率持续保持在81.5%。这一数据表明，企业正迅速将AI安全防护从实验阶段推向生产环境。
此举凸显了组织对减轻AI智能体潜在损害的迫切需求。此前，OpenAI、Anthropic、Google和Meta等公司曾发生智能体突破沙箱限制、侵入其他系统的事件。尽管部分事件归咎于人为疏忽导致的控制减弱，但企业普遍发现，漏洞数量已远超开发人员的修复能力。
Snyk针对4,800多家客户的调研显示，在2024年第四季度至2026年第一季度期间，即代理式代码生成达到全面规模之前，新引入的问题激增了108%。研究暗示，AI生成的代码和漏洞数量已超过人类审查极限，攻击者正以机器速度发现并利用这些弱点。
编码智能体引入了新的暴露风险：它们接入未经审核的MCP服务器和第三方技能，并在未经人类批准的情况下在生产环境中执行操作。传统工具旨在扫描静态工件，无法检测智能体在运行时组装的工具链，更难以监控其执行动作。
Snyk首席执行官Ken MacAskill表示：“漏洞积累速度快于团队清理速度，智能体更增加了全新的暴露面。我们在企业意识到需求前就构建了Evo，因为答案从来不是让AI‘批改自己的作业’，必须引入独立验证。”
在企业范围内扩展代理式AI安全
目前，Snyk每月处理240万次代理供应链扫描，每天进行420万次代理行为检查，覆盖超过41.7万台已接入设备，深入财富50强企业的业务部署。
相比企业安全软件通常需两到三个季度上线，Evo仅需一个季度即可投入使用。第二季度购买该产品的客户中，76%在季度结束前将其集成至现有工作流并在生产环境中运行。
自7月以来，美国一家大型银行已将约1,000个内部代理技能集中管理，供5万名使用Claude Code构建应用程序的开发人员使用。Snyk在该银行的技能注册表中运行预注册风险评估和持续扫描。
Snyk首席技术官Manoj Nair指出：“过程是可预测的：企业引入编码智能体并推出AI应用，随后发现攻击者正以机器速度探测两者，并将旧模型建议忽略的低严重性问题串联起来。Evo覆盖开发、生产和对立循环，因为任何缺失环节都会成为自主攻击者的突破口。”
弥补“发现-修复”差距的关键
Snyk架构基于核心原则：生成者不能自我验证。编写代码或对自身行为评分的模型，在认证结果安全性时存在固有利益冲突。通过Snyk独立验证层修复的开源问题，其合并率比仅由前沿模型单独产生的修复方案高出94%。
Evo在模型下方放置独立的确定性安全层，结合AI的速度适应性与企业所需的可重复性、上下文及安全情报。Snyk支持多模型设计，认为没有任何单一模型应对其输出拥有最终解释权。
Snyk的VulnBench研究发现，当相同代码和提示运行五次时，仅由LLM标记的近一半问题只出现在其中一次运行中；表现最好的模型在Snyk参考集上的得分率为75.4%，与全覆盖之间存在24.6个百分点的差距。
Nair表示：“安全团队不需要另一个增加积压问题的系统。他们需要可靠方法将发现转化为修复，并治理日益负责构建和运营软件的AI智能体。Evo将AI驱动的行动与企业信任所需的确定性验证相结合。”
三大问题，一个平台
Evo针对三个相互关联的安全问题应用共享上下文和确定性验证，形成三种解决方案：不可信的代理开发、无治理的AI应用和自动化AI攻击。
Snyk的Evo Agentic AppSec致力于解决应用安全积压问题。已全面发布的Secrets Detection功能可在凭证泄露前识别风险；处于开放预览阶段的Remediation Agent可自动修复发现的问题；处于私有预览阶段的Agentic AppSec Agent将这些能力编排为持续的自主分类与修复循环。
Evo Agentic Development Security规范代理开发流程。针对编码智能体引入第三方工具、执行操作并生成生产代码时缺乏充分控制的问题，Evo在工具获信前进行验证，在执行循环内规范智能体行为，并确保代码生成安全。Evo AI-SPM为安全团队提供环境中运行的模型、智能体和AI应用的实时清单，以及治理所需的策略和审计能力。
这三种解决方案共同建立了代理式软件生命周期的持续安全模式：发现环境中的每个智能体、模型和AI应用；修复已有积压问题；在信任前验证智能体生产的工具、代码和修复方案；并在暴露引入瞬间防止新风险产生。
Evo Continuous Offensive Security测试架构的持续性。它攻击企业防御体系，确认政策、控制和护栏在现实世界对抗压力下依然有效，且无法通过智能体操纵绕过。
Gartner预测，到2028年，无治理的AI智能体滥用将导致25%的企业数据泄露事件。虽然研究人员认为这将促使零信任治理和特定智能体紧急停止开关的强制采用，但Snyk旨在为企业提供额外保证，确保数据和知识产权得到保护。