Guardrails 2.0:ElevenAgents 全新控制层
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随着 语音智能体 在客服、销售、营销、内部工作流程等领域承担高影响力工作,团队需要确信它们能在企业级规模下保持安全、符合品牌调性并满足合规要求。
ElevenAgents 中的 Guardrails 2.0 是重新设计的控制层,可引导智能体给出正确回复,并在错误回复触达最终用户前加以阻止。

实时分层防护
精心设计的系统提示词能让大多数交互的行为保持可预测。但智能体是非确定性系统,长时间对话中可能偏离方向;用户也可能用各种巧妙方式突破边界;即使定义明确的策略,在模型承压时也未必始终有效。
因此,将智能体部署到生产环境的团队需要分层防御:以强化的系统提示词为基础,并独立检查用户的输入和智能体的回复。
Guardrails 2.0 从 3 个层面保护对话,彼此相互增强:
预置防护
预置防护措施覆盖最常见的风险领域。
Focus Guardrail 会强化智能体的系统提示词,帮助回复保持明确、相关,并与设定的目标和指令一致。在较长或复杂的对话中,智能体更容易偏离预期目标,此功能尤其有用。
Manipulation Guardrails 可检测并阻止用户绕过系统指令的尝试。启用后,系统会分析用户输入中表明提示词注入或指令覆盖尝试的模式,并可终止存在安全风险的对话。
Content Guardrails 会筛查多类潜在敏感或不安全内容,帮助确保智能体回复恰当。每个类别均可调整阈值,实现精准控制。
Custom Guardrails:自动执行你的规则
Custom Guardrails 让你能用自然语言定义特定领域策略,并在每通通话中自动执行。这有助于减少事故、升级处理以及可能拖慢部署的合规审查周期。
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轻量级模型会根据规则评估每条智能体回复,并返回拦截或允许的决定。它独立运行,并与回复生成并行进行。
全面掌控防护栏的运行方式
你可以控制如何发现策略违规,以及后续操作。
执行模式。 配置速度与严格程度之间的平衡——这对最看重延迟的语音场景至关重要。你可以让防护栏与回复并行运行,几乎不会增加延迟,但拦截前可能会播放几分之一秒的音频。也可以等待回复完全通过检查后再发送——速度稍慢,但不会有未经检查的内容触达用户。
退出策略。 触发防护栏时,可定义后续操作:结束对话、转接给其他智能体、升级至人工客服,或通过修正指令重新生成回复。
内容敏感度。 可分别调整各内容类别的敏感度:针对高风险用例加强执行力度,在过度拦截会影响用户体验的场景适当放宽。
精细配置。 每项防护栏都可单独启用或停用,不同智能体 可采用不同配置。
全面可见。 每次触发都会记录在对话分析中,包括触发的防护栏及采取的操作。这为团队持续优化系统提示词和防护栏提供所需数据。
对话历史脱敏
通话结束后,可自动从文字记录、录音和 webhook 负载中脱敏敏感信息。保留分析、QA 和训练所需的一切内容,同时移除不需要的信息。
检测到的实体会在文本中替换为占位符,在音频中替换为哔声。你可精细控制到单个实体类型:脱敏所有姓名或仅姓氏,脱敏所有金融标识符或仅支付卡号。
此功能可与更广泛的数据控制措施配合使用,例如 Zero Retention Mode,后者可用于合规要求更严格的部署。
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对话历史脱敏和 Zero Retention Mode 面向企业客户提供。联系销售团队 获取访问权限。
更广泛信任与安全体系的一部分
Guardrails 2.0 和数据隐私功能支持 ElevenAgents 的企业级部署,并为智能体生命周期的每个阶段提供安全工具:
智能体开发
- 系统提示词设计、防护栏配置、红队测试和模拟,在智能体上线前对其行为进行压力测试
每次对话
- 对话期间: Guardrails 2.0(Focus、Manipulation、Content 和 Custom Guardrails)、日志记录、可选的 Zero Retention Mode
- 对话后: 评估标准、监控、可选的对话历史脱敏
这些功能共同为团队提供所需控制能力,帮助以更少事故、更快审批周期和更一致的智能体行为,从试点顺利进入生产环境。这些平台基础也支持获得 AIUC-1 认证资格,并可获取业界首批 智能体保险保单。
立即开始使用 Guardrails
过去几个月,我们陆续推出了多项功能;现在,完整的 Guardrails 2.0 套件已在 ElevenAgents 中以 Alpha 版提供。
在智能体设置的 安全 标签页中启用,或通过 API 配置。如需了解企业级部署详情,请联系销售团队。
如需设置指南和最佳实践,请参阅:
Eli is on the ElevenAgents growth team, helping drive awareness and adoption of conversational agents. Previously, he was on the growth teams at Rippling and Spot AI, and studied Management Science & Engineering at Stanford University.

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