Constellation Gate AI
Constellation Gate AI 是一个实时 AI 安全网关，位于您的代理和 LLM 之间，用于阻止提示注入、防止秘密/PII 泄露、通过压缩/缓存降低令牌成本，并生成每次模型调用的区块链验证、防篡改审计跟踪。
https://constellationgate.ai/?ref=producthunt&utm_source=aipure
产品信息
更新于：2026年07月10日
什么是 Constellation Gate AI
Constellation Gate AI 是 Constellation Network 构建的 AI 应用程序的嵌入式安全和审计层。它旨在通过在请求到达（或离开）模型之前实时筛选请求和响应，来保护生产 AI 代理和 LLM 驱动的工作流程免受常见的、正在被积极利用的风险——尤其是提示注入和数据泄露。Gate AI 适用于主要的商业模型 API 和开源模型，可以以最小的摩擦（通常只需更改单个端点/基本 URL 或通过 Gate Connect 桌面应用程序）采用，并在现有提供商帐户或通过 Gate 的按需付费选项之上增加统一的可见性和治理。
Constellation Gate AI 的主要功能
Constellation Gate AI 是一个内联 AI 安全网关，位于您的代理/应用程序和 LLM 提供商之间，用于检查每个请求和响应，以防范提示注入攻击、间接工具输出劫持和敏感数据泄露（秘密/PII）。它可以以最小的摩擦（通常只需更改一个基本 URL 或通过 Gate Connect 桌面应用程序）进行部署，同时增加基于策略的强制执行（阻止、编辑、标记）并生成一个防篡改、可独立验证的审计跟踪，该审计跟踪锚定到 Constellation 的数字证据层。Gate 还通过无损提示压缩和提示缓存优化来降低令牌成本，并且可以与您现有的提供商密钥（BYOK）一起使用，也可以通过即用即付的统一端点用于许多前沿和开源模型。
内联提示注入防御: 筛选入站/出站流量并阻止恶意指令（例如，“忽略之前的指令……”），在它们到达模型之前，针对 OWASP LLM 提示注入风险。
秘密和 PII 泄露保护: 在响应返回给用户或下游系统之前，检测并编辑模型输入/输出中的凭据和敏感个人数据（例如，API 密钥、SSN、电子邮件）。
间接注入/工具输出劫持预防: 检查代理可能信任的工具结果（网页、工单、文档），阻止攻击者控制的内容成为代理的下一个指令。
基于策略的强制执行（阻止/编辑/标记）: 允许团队定义规则和基于严重性的操作；Gate 内联强制执行决策并记录检测到的内容和采取的操作。
通过压缩和缓存降低令牌成本: 应用无损、缓存感知的请求压缩和提示缓存注入，以减少计费令牌（通常节省 20% 以上），而无需更改模型输出。
区块链验证的审计跟踪: 创建加密链式、防篡改的提示、回复和规则决策日志，锚定到 Constellation 数字证据以进行独立验证。
Constellation Gate AI 的使用场景
保护企业中的生产 AI 代理: 将 Gate 放置在内部副驾驶/代理之前，以阻止提示注入并防止意外泄露机密数据，同时维护每个模型调用的可审计记录。
客户支持和联络中心自动化: 保护 LLM 驱动的支持工作流程免受越狱，并降低在响应中泄露客户 PII 或内部策略的风险。
开发人员工具和编码代理: 通过 Gate 路由 Claude Code/Cursor 风格的编码代理等工具，以减少令牌支出并防止在代码生成和调试期间秘密被回显或泄露。
受监管行业（金融、医疗保健、法律）: 当 LLM 涉及敏感记录时，使用编辑 + 不可变审计收据来支持合规性需求（可追溯性、事件审查和第三方验证）。
多模型/供应商无关的 AI 平台: 通过单个网关端点，标准化多个模型提供商（商业 API 和开源模型）的安全检查和可审计性。
依赖外部内容的代理工作流程: 通过在代理对其采取行动之前扫描工具输出中的间接提示注入，保护从网络、电子邮件或工单中读取的代理。
优点
低摩擦采用（桌面路由或单个基本 URL 更改），无需进行重大工作流程重写。
将安全控制（阻止/编辑/标记）与锚定到数字证据的可验证、防篡改审计跟踪相结合。
通过无损提示压缩和提示缓存优化，可以降低持续的 LLM 成本。
通过 BYOK 或即用即付的统一端点，适用于多个提供商/模型。
缺点
增加了一个内联网关层，这可能会为每个模型调用引入操作依赖性和潜在延迟。
某些功能（例如，审计锚定和某些层级）可能取决于产品可用性/计划详细信息和推出时间。
令牌节省取决于提示结构/提供商缓存支持；结果可能因工作负载而异。
如何使用 Constellation Gate AI
1) 创建一个 Gate AI 工作区（免费套餐）: 访问 https://constellationgate.ai 并创建一个免费工作区（无需信用卡）。您将在此处管理您的策略、扫描的请求和审计跟踪条目。
2) 选择如何将 Gate 连接到您的 AI 用途: 选择两种受支持的连接路径之一：(A) Gate Connect 桌面应用程序（推荐给大多数用户），通过每个工具一键将现有 AI 工具路由到 Gate；或 (B) SDK 基本 URL 交换（推荐给开发人员），通过一行代码更改将现有代码指向 Gate。
3A) 通过 Gate Connect（桌面应用程序）连接 — 安装: 从网站（Gate Connect 应用程序页面）打开 Gate Connect 选项。下载并安装桌面应用程序。Gate Connect 旨在检测您已使用的 AI 工具，并将每个工具路由到 Gate。
4A) 通过 Gate Connect 连接 — 一次登录: 启动 Gate Connect 并登录您的 Gate 工作区。应用程序在您进行身份验证后处理路由。
5A) 通过 Gate Connect 连接 — 为每个工具启用一键路由: 在 Gate Connect 中，选择每个检测到的工具（例如，Claude Code、Cursor、OpenClaw、Codex、OpenCode）并单击以连接它。每个工具都通过 Gate 一键路由。大多数设置在一分钟内完成。
3B) 通过 SDK（开发人员）连接 — 交换基本 URL: 在您现有的兼容 OpenAI 的 SDK 用法中，将客户端的 base_url 更改为 Gate 的端点，以便请求通过 Gate 代理并进行扫描/审计。示例：
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://gate.constellationgate.ai/v1",
api_key=os.getenv("GATE_API_KEY"),
)
这保持了相同的响应形状，并且不需要其他代码更改。
4) 选择您的支付方式（BYOK 与按需付费）: 选项 A（自带密钥）：继续直接向现有提供商（Anthropic/OpenAI/Gemini/xAI/等）付费；Gate 添加内联检查、修订和审计跟踪。选项 B（按需付费）：通过 Gate 充值，并从一个端点运行多个模型，无需单独的提供商帐户。
5) 开始通过 Gate 发送请求: 连接后（通过 Gate Connect 或 SDK），正常使用您的工具。Gate 位于您的应用程序/工具和模型 API 之间，实时转发请求，同时扫描出站提示和入站回复。
6) 验证安全操作（阻止、修订、标记）是否正常工作: 确认 Gate 正在执行网站上描述的保护措施：提示注入防御（在模型看到攻击之前阻止攻击）、凭据/PII 泄露保护（在响应返回之前修订秘密/PII）和间接注入保护（阻止被劫持的工具输出成为指令）。
7) 审查每次模型调用的审计跟踪: 在您的 Gate 工作区中，检查提示、回复和规则决策（例如，“提示已扫描”、“注入已阻止”、“回复已扫描 · 秘密已修订”、“锚定到数字证据”）的防篡改审计跟踪条目。
8) 通过 Constellation 数字证据锚定确认独立可验证性: 检查审计记录是否锚定到 Constellation 的数字证据层（区块链支持）。网站声明证据存在于数字证据上，而不是 Gate 的服务器上，因此即使 Gate 不可用，审计跟踪仍然可验证。
9) 启用/观察令牌节省功能（压缩 + 缓存）: Gate 应用无损、缓存感知的请求压缩和提示缓存注入，以减少计费令牌，而无需更改模型输出。监控令牌使用情况以验证预期的节省（网站声称大多数用户可以预期节省约 20%+）。
10) 扩展工具和模型提供商的覆盖范围: 在初步成功后，通过 Gate Connect 路由其他 AI 工具和/或将更多服务指向 Gate 端点。Gate 被定位为一个单一的内联网关，可以位于多个模型 API 和工作流程之前，同时保持一致的扫描和可审计性。
Constellation Gate AI 常见问题
Constellation Gate AI 是一个实时安全和审计网关，位于 AI 应用程序/代理和模型 API 之间。它内联检查请求和响应，以防御提示注入、防止凭据/PII 泄露（通过阻止/编辑/标记），并记录锚定到 Constellation 数字证据层的防篡改审计跟踪。
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