secure-ai（v1.1.0）定位为 AI 集成层的防御者，用于在高自主性、高访问权限的智能体场景下构建更稳固的 AI 系统。用途上聚焦三类风险：提示注入、数据泄露与权限提升，主张通过多层防御、结构隔离和零信任编排来应对。
核心安全原则包括：隔离是绝对的，用户数据不得被当作系统指令；对智能体遵循最小权限，只授予当前子任务所需工具；破坏性操作需要人工签名确认；所有 AI 逻辑与密钥仅存在于服务端环境；并以对抗性思维假设用户与智能体都会尝试绕过规则。
资料列出的反模式与替代做法为：指令混用易受提示注入，应使用结构化角色（System/User）；系统提示过薄易被角色扮演绕过，应使用分层护栏；工具使用不受限存在大规模数据外泄风险，应采用基于能力的范围；静态 API 密钥一旦泄露会导致整体失陷，应使用 OIDC 与动态轮换；URL 未经验证会成为间接注入通道，应使用沙箱化内容抓取。
提示注入防御采用纵深防御策略，包括输入边界标记（如 --- USER DATA START ---）、快速预扫描的守卫模型、以及内置安全设置的内容过滤。零信任智能体方面涉及非人类身份（NHI）、用 WASM 沙箱运行生成的代码，以及对财务或数据变更事件强制人工签核（HITL）。参考库还涵盖智能体零信任、安全服务端操作与审计协议等主题。
使用方式与具体安装命令、配置步骤在现有资料中暂未提供；实际落地时需结合具体框架自行设计隔离、鉴权与审计流程。限制方面，文中未给出性能数据、支持平台、许可或价格信息，也未提供可直接复制的完整实现代码。