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Preloop：開源AI代理控制平面——看見、治理、削減成本

Preloop是一個開源的AI代理控制平面，整合了MCP防火牆、AI模型閘道器、策略即程式碼、人工審批、執行時會話可觀測性和審計追蹤。它支援一鍵接入已有代理，並部署事件驅動的自動化工作流。

來源Hacker News AI作者: dim0r

Preloop 是一個開源平臺，旨在為 AI 代理提供統一控制平面。它解決了團隊在部署 AI 代理時面臨的工具訪問、成本失控、安全審計等關鍵問題，將通常需要多個供應商的功能整合到一個可自託管的解決方案中。

核心功能

  • MCP 防火牆：對每個工具呼叫進行細粒度控制，支援允許、拒絕、要求審批或要求解釋，策略使用 YAML + CEL 定義。
  • AI 模型閘道器：相容 OpenAI 和 Anthropic 的 API，支援按賬戶、流程、API 金鑰等設定預算和允許模型列表，提供執行時歸屬。
  • 成本分析與預算：按模型、代理、會話、使用者等維度的支出視覺化，支援預算執行和最佳化洞察。
  • 人工審批：透過移動端、手錶、Slack、郵件等傳送通知，支援一鍵審批，包括原生 Bash/Edit 操作。
  • 執行時可觀測性：記錄會話級工具呼叫、模型呼叫、策略決策、審批等完整時間線。
  • 審計與 AI 法案證據：持久化日誌，包含匹配策略、審批人、輸入輸出等，滿足安全審查和歐盟 AI 法案要求。

快速上手

Preloop 提供 CLI 工具，可一鍵發現並接入本地已有的 AI 代理（如 Claude Code、Cursor、OpenClaw 等）。例如：

curl -fsSL https://preloop.ai/install/cli | sh
preloop signup
preloop agents discover

該命令會檢測本地配置，匯入 MCP 伺服器和模型後設資料，並重寫代理路由以透過 Preloop 控制。

策略即程式碼示例

version: "1.0"
metadata:
  name: "Production Safeguards"
approval_workflows:
- name: "deploy-approval"
  timeout_seconds: 600
  required_approvals: 1
tools:
- name: "bash"
  approval_workflow: "deploy-approval"
  conditions:
  - expression: "args.command.contains('deploy') && args.command.contains('production')"
    action: require_approval

適用場景

Preloop 適用於需要安全部署 AI 代理的團隊，特別是當代理需要訪問生產資料庫、雲資源或敏感資料時。透過細粒度策略和人工審批，團隊可以在保證安全的同時保持高效。

Preloop 以 Apache 2.0 協議開源，可部署在自有基礎設施上。更多資訊請訪問 [docs.preloop.ai](https://docs.preloop.ai)。