用途：ai-runtime-security-sandbox 是一个完全本地运行的 RAG 聊天机器人安全沙箱，用于演示和测试检索增强生成系统的安全漏洞，覆盖 OWASP LLM Top 10 与 OWASP Agentic Top 10 中的多类风险。
主要能力：内置 7 个实时攻击场景，包括通过知识库投毒文档实现的间接提示注入、检索导致的数据泄露、工具滥用（过度代理）、针对输入护栏的直接越狱、通过 Markdown 的输出外泄、MCP 工具投毒（代理工具供应链攻击）等。每个场景可在安全模式关闭（脆弱基线）与开启（9 层防御栈）下运行。安全模式包含输入护栏、检索访问控制、上下文净化、指令层级、输出 DLP、输出链接护栏、工具授权等。支持离线 mock 提供方，也支持 OpenAI、Claude、Gemini 及自定义 OpenAI 兼容端点。
使用方式：克隆仓库后创建虚拟环境并安装依赖，复制 .env.example 为 .env 配置（mock 无需密钥），运行 python run.py，服务默认在 http://127.0.0.1:8000。通过 /api/chat 提交消息并指定 provider 与 secure_mode，/api/documents/reload 重载知识库，/api/system 查看系统信息。文档位于 data/documents/*.md，使用 frontmatter 标注 classification 与 scenario。
适用场景：安全培训与演示、RAG 系统攻防演练、CI/CD 安全测试集成、自定义护栏与工具授权逻辑开发。
限制：检索基于 TF-IDF，针对内置场景提示调优，自定义查询可能返回不相关文档；mock 提供方为确定性响应，真实提供方行为更具变异性；资料未提供收费、价格或平台支持等更多信息。