随着企业的数字化转型深入，越来越多的智能装备与应用深入集成到企事业单位的业务流程与活动中，在提升工作效率、降低运营成本的同时，网络安全方面的风险也在不断的增长。网络安全工程师每天需要面对海量告警、繁杂动态的安全策略配置和持续的风险评估，工作压力与日俱增，而网络安全工程师能力、人数等都存在较大的短缺。

安全运维智能体的出现，将成为工程师的 "超级助手"，将有力地缓解及改善这一矛盾。帮助企事业单位解决好这一问题。但什么样的智能体才算 "好用"？结合实际应用场景和技术实践，威努特总结出五个核心标准。

一、实用为王：解决问题才是硬道理

"好用" 的安全运维智能体首先必须立足实用，能够真正解决安全工程师日常工作中的痛点问题。根据 IPDRR 安全运营框架，智能体应在以下关键环节发挥作用：

资产风险识别自动化

传统IT资产盘点耗时耗力，影子IT资产成为了最大的风险承载点，形成”灯下黑“。而智能体可以通过静态指纹模型和动态行为模型自动识别IT资产设备信息，对不在指纹库中的资产，还能利用 LLM 分析 Banner 信息和交互报文进行辅助识别。某实际案例中，智能体在 13 秒内就能完成了一台服务器的风险评估，检测出 21 (FTP)、502 (MODBUS) 等高危端口风险，并给出了针对性修复建议。

策略生成一键搞定

策略动态配置与优化是安全运维的重要工作，也是容易出错的环节。好用的策略防护智能体能够学习网络流量流向，结合防火墙规范和基线标准自动生成安全策略，并给出仿真性质的分析，提前进行仿真验证。某实际实例显示，智能体成功合并了 46.48% 的冗余规则，不仅减轻了配置负担，还减少了策略冲突风险。

告警处置效率提升 90%

最能体现智能体价值的莫过于告警降噪处理环节。通过多种规则分析机制，实现多轮次降噪处理，智能体可过滤掉约 90% 的无效告警；对于简单确定的告警，又能自动处置剩余 90% 的内容。从 10000 条原始告警到最终仅需人工处理 10 条，这种"10000→1000→100→10" 的漏斗式处理流程，让工程师从重复劳动中解放出来，告别繁琐的低效工作，专注于更有价值的事情。

二、开放集成：像乐高一样灵活组合

好用的安全运维智能体必须具备开放性，能够轻松集成各种安全知识库和数据集，又无需像某些安全厂家宣称的那样，搞垂类所谓安全大模型的预训练或者进行成本高昂的大模型微调。我们认为目前基础大模型的能力越来越强，基于大模型的智能体方案应该不绑定具体某个大模型或组件，而应该像乐高积木一样可以灵活组合扩展。

吴恩达认为：在决定微调之前，先考虑是否可以通过更努力优化提示工程或agentic工作流来实现目标，因为这通常可以带来更简单、更易维护的解决方案。

兼容多元知识库

通过 RAG (检索增强生成) 技术，智能体可以整合等保 2.0 国家标准、行业内的规范集、企业内部制度等多源知识，形成统一的安全知识库。在合规评估场景中，智能体严格依据知识库内容开展评估，确保结论权威可靠。

对接多种数据源

优秀的智能体架构应支持多种数据采集方式，包括原始报文采集、日志采集、文件采集和 API 采集等，能够对接安全设备、网络设备、服务器等各类数据源。通过 Kafka 消息队列和 MCP Server 接口，实现与现有系统的无缝对接。

支持多模态交互

无论是通过传统界面操作，还是工单系统流转，抑或是 API 调用，智能体都应提供便捷的交互方式。例如策略防护智能体既可以自动生成策略，也允许工程师通过界面进行人工确认和调整，实现人机协同。

三、成本可控：不做重复建设

"好用" 的安全运维智能体不应是昂贵的 "奢侈品"，而应是性价比高的 "必需品"，能够基于现有基础设施实现价值最大化。

利旧增效更经济

智能体应能与企业已有的 SIEM 和安全态势感知系统协同工作，而非另起炉灶。通过在现有系统基础上部署智能体模块，既能保护既有投资，又能快速提升能力。短期 (2-5 年) 内以 AI 辅助人为中心，逐步实现自动化基础夯实。

按需部署降成本

采用模块化设计的智能体允许企业按需部署，从最急需的功能 (如风险动态评估、告警降噪) 入手，逐步扩展到策略生成、攻防演练等场景。这种渐进式部署方式可有效降低初期投入，同时快速见到成效。

减少人力回报快

按每天处理 10000 条告警计算，智能体通过 90% 的降噪率和 90% 的自动处置率，可将工程师的工作量从 10000 条减少到 100 条，大幅降低人力成本。经测算，部署智能体后，安全团队的工作效率平均提升 3-5 倍。

四、规避 "幻觉"：可靠才敢用

安全运维容不得半点虚假，"好用" 的智能体必须能够规避 AI 常见的 "幻觉" 问题，确保结论准确可信。

技术组合防幻觉

采用 "LLM+RAG+MCP" 的混合架构是避免幻觉的关键。在资产风险评估中，以MCP接口获取传统产品准确数据，LLM以此为主确保基础判断准确；在合规评估等场景，则以 RAG+MCP 技术为主，强制智能体严格依据知识库内容生成结论。

人工确认保安全

智能体应设计必要的人工确认环节，形成 "机器生成 -> 人工审核 -> 生效执行" 的闭环。例如在安全策略生成后，除了自己的仿真验证，还需经工程师确认无误方可部署；在风险评估报告输出后，支持人工复核调整。

全程留痕可追溯

好用的智能体还应记录完整的决策过程，实现 "可追溯、可审计"。如告警研判智能体不仅给出研判结果，还会展示告警信息、日志信息、资产信息等多维证据和推理思考过程，让工程师清楚了解结论的由来。

五、持续进化：跟着业务一起成长

网络安全威胁在不断演变，"好用" 的安全运维智能体也必须具备持续进化能力，适应不断变化的安全形势。

动态学习新威胁

智能体应能通过威胁狩猎和攻防演练不断学习探索新的攻击手法。基于 ATT&CK 战略战术框架，智能体可以模拟入侵路径，提前发现防御薄弱点，实现 "以攻促防"。

优化资源分配

通过持续学习，智能体能够更精准地分配安全资源，将精力集中在高风险资产和关键业务系统上。长期来看 ，未来智能体将发展为自主智能系统，实现动态、快速的响应机制。

多智能体协同进化

未来的安全运维将是多智能体协同工作的场景，风险评估、策略防护、告警研判等智能体之间能够自主联动联防，形成全方位的安全防护体系。

结语：工程师的 "超级助手"

归根结底，"好用" 的安全运维智能体应当是安全工程师的 "超级助手"—— 它能处理繁琐重复的工作，却不越俎代庖；它能提供专业建议，却不盲目决策；它能持续学习进化，却始终可靠可控。

判断一个安全运维智能体是否好用，最简单的标准就是：工程师用了之后是否觉得工作量减轻了，工作难度降低了，安全运营效率提升了。只有真正站在工程师角度解决实际问题的智能体，才是值得信赖的 "好用" 的安全运维智能体。