帮你降本增效的AI Agent，也可能让你破产。
我们已经进入了“全民开发时代”，AI Agent（智能体）让”人人都是产品经理“成为现实。然而，简便的自动化操作也可能毁了一家公司。
一家财富500强公司的人力团队用微软自动化开发工具Power Automate做了一个自动发奖金的机器人，本想简化员工薪酬审批流程。结果，系统在处理交易时，居然把数千名员工的银行账号等个人敏感信息（PII）以明文形式记录下来，整个部门几十号人，外加访客，全都能一览无余。
这家公司后来找到了Zenity，不仅阻止了数据泄露可能带来的数百万美元罚款，还帮客户梳理了所有低代码资产，一举堵上多个高危漏洞。
成立五年的以色列AI安全公司Zenity，已接连获得微软、英特尔资本、Third Point Ventures等国际顶级机构数千万美元投资，并被Gartner评为“Cool Vendors“。
今天，我们就揭开这家“酷商”的底牌。
先于AI：一个从微软走出的安全判断
此前文章中，我们提出一个判断：AI越失控，“控制AI”的安全治理生意就会越火爆。Zenity的两位创始人在很早就看到了这个趋势的雏形，成为最早进入赛道的企业之一。
“我们是在微软安全部门工作时认识的，一拍即合！”Zenity 联合创始人、首席执行官Ben Kliger分享了公司的诞生故事。
在微软的日常工作中，他们亲眼目睹了系统，正在被“非工程师”大规模生产出来。Ben回忆道：“除了IT部门之外，公司员工频繁且广泛地使用低代码/无代码工具搭建自动化系统。“
什么是低代码工具？简单来说，我们可以把它们看成是一套“半成品”的开发框架，能帮助开发者大幅减少手写代码的工作量。借助如Microsoft Power Apps、Microsoft Power Automate 这样的低代码工具，HR、财务甚至行政人员，都可以通过拖拽组件、配置流程，快速搭建自动化系统——审批、发放、数据同步，一切都不再依赖IT部门。
开发权下放了，但安全并没有随之下放。事实上，在加入微软之前，在以色列8200情报部队工作过的Ben已见过非专业人员掌握关键系统的风险。而微软使他看到了一种更隐蔽、更规模化的风险演化。这些由业务人员搭建的系统，往往直接连接企业核心数据，却缺乏最基本的权限控制与安全设计。
于是， Zenity在2021年诞生了。创始人的背景注定了公司与微软的深厚渊源。
在产品方面，微软自身的安全产品主要面向传统的企业IT环境，而Zenity专注于做企业级的低代码/无代码开发安全和治理平台，填补了微软在安全管理上的盲区， 其安全平台深度集成于微软的生态之中，为Microsoft 365 Copilot、Power Platform和Microsoft Copilot Studio等提供安全防护。
除此之外，微软还是Zenity重要投资方。2024年7月， Zenity 获得了来自微软投资部门M12的战略投资。仅3个月后，公司又完成了3800万美元B轮融资，由知名投资机构Third Point Ventures和DTCP共同领投。
这种增长速度从何而来？Ben的回答直截了当：AI Agent在企业里爆发得有多快，Zenity的市场需求就涨得有多快。
狂欢背后：谁来收拾智能体残局？
他们赌对了。
继低代码/无代码开发普及后，Manus、龙虾（OpenClaw）等AI Agent的爆火把这场“全民开发”运动推向了新的高度。据IDC预测，到2030年，AI Agent的数量将激增至22.16亿，是2025年的近80倍。
数量的爆炸同时带来安全治理难度的指数级上升。大多数使用AI Agent的业务人员从未接受过任何AI安全培训。这意味着，人人都可以在“公司大楼里”自己造“电梯”，企业管理者当然不能指望员工都变成安全专家，因此，必须提前设好护栏。
这正是Zenity现在提倡的愿景：“Secure AI Agents Everywhere（AI智能体，无处不在、处处可控）。”
还是用上面那个比喻来理解：Zenity就是那个替企业管理所有电梯安全的专职负责人，不管哪个楼层、哪种电梯，都在它的监管范围内。平台围绕三个核心问题展开：
- 监控观测先摸清底数——“公司里到底有多少部AI电梯，谁造的？”清点企业全平台的所有AI Agent，让安全团队对家底一目了然，不留盲区。
- 安全态势管理上线前先设防——“这部电梯能去哪些楼层，有没有越权？”AI Agent启动前就检查权限和配置，把高风险隐患拦在门外。
- 检测与响应运行时全程盯防——电梯一旦出现异常，立刻拉闸。实时监控AI Agent的每一步执行，发现可疑行为即时告警，必要时强制叫停，把损失扼杀在发生之前。
在商业模式上，公司采用SaaS订阅制模式，按AI Agent数量或用户规模向企业客户收费。核心客户集中在金融、医疗、政府和大型科技公司等高监管行业。行业共同特征是：一旦发生数据泄露或权限失控，带来的不仅是技术问题，更是合规风险与巨额罚款。
以一家总部位于欧洲的大型金融机构为例。引入 Zenity 后，企业首次完成对数万级的自动化流程的统一梳理，在短时间内识别出大量风险点，包括敏感数据过度共享、可绕过DLP的访问路径以及权限配置不当的AI Agent。
这些问题并非源于攻击，而是长期积累的配置风险。经过持续治理，企业显著降低了整体风险暴露，并将原本依赖人工的合规审计流程转为自动化处理。这些正是M12在投资分析报告中重点强调的落地价值。
与此同时，Zenity并没有选择单点突破，而是采取了深度绑定的生态合作打法，除了微软之外，公司与亚马逊（AWS）、ServiceNow等达成战略合作，用“平台即护城河”的战略，与这些头部平台深度集成，脱离“外挂工具”成为嵌入在企业日常工作流中的一层基础设施。
公司因此在竞争中获得独特的生态位，让它在垂直领域认可度颇高。2025年，公司在Gartner Agentic AI TRiSM类别评选中被评为“Cool Vendor”；连续两年入选Fortune Cyber 60榜单。
独特“攻击者视角”建立品牌信任
特别值得关注的是Zenity的品牌运营思路，它创立了Zenity Labs。
这是一个由独立安全研究团队专门运营的博客。不同于传统意义上的技术博客，Zenity Labs像一个持续对外发布“攻击样本”的研究机构，进行AI安全市场教育的同时反哺企业发展，形成了一个良性循环。
发布免费开源攻击测试工具是Zenity Labs最具特色的一点。团队开发并免费开源了一套攻击测试工具集“Zenity Security Assessment Hub”，包含11款免费开源工具。
这些工具的设计非常“实战化”：有专门扫描公开Copilot并尝试提取企业敏感数据的Copilot Hunter，有能与AI Agent对话暴露漏洞的自动化工具，还有用来测试内部钓鱼攻击和权限维持的模块。
企业拿到这些工具，就能立刻在自己的环境里展开测试，当企业跑出结果发现隐藏漏洞时，安全需求不再需要被说服，而是自动成立。
这种独立于商业利益的研究能力，在外部帮助企业建立了真正的技术信誉，在内部则形成了产品更迭的良性闭环。研究员发现的漏洞模式和攻击路径，会被纳入产品平台的检测规则库。公司联合创始人、首席技术官Michael Bargury曾透露，研究团队发现的新攻击向量往往在几周内就会体现在产品更新中。
其次是公开与披露原创研究与技术漏洞。 团队持续产出技术博客、安全报告和漏洞披露。一方面，团队不定期披露主流应用中的漏洞，目前已披露OpenAI、Perplexity Comet、Openclaw等智能体中的漏洞，积极进行从业者讨论议程设置。
另一方面，公司与行业智库深度合作，例如，团队推出了一个专门系统化追踪GenAI攻击技术的开放性安全框架“GenAI Attacks Matrix”，但他们没有选择自立门户，而是与权威知识库MITRE ATLAS协作，将大量技术点整合进智库框架，从而提高行业影响力，掌握技术话语权。
最后，充分发挥社群作用，打造品牌资产。Zenity Labs将线上的社群运营延伸到线下的品牌活动，帮助公司打造“AI Agent Security Summit” （人工智能体安全峰会）这一具有辨识度的品牌资产。 活动从2025年开始举办，从美国纽约和旧金山扩展为今年的全球系列，2026年将落地伦敦和亚洲。
Zenity Labs的策略本质上是把“AI安全”从一个被动防御的命题，变成了一个主动探索的用户运动。如Michael Bargury所言：
“这是一个全新的领域，坦率地说，我们自己也不是什么都懂。但我们正在努力。我们必须面对现实，而唯一的办法就是团结整个社群一起探索。”
结语
Zenity在AI安全赛道的亮眼表现，给出海科技企业以下几点启发：
🔸 学会押注“风口的影子”。不是每一个风口都值得追逐，但每一个风口都会留下“次生问题”。出海企业可以多思考自己行业里的“次生问题”。
🔸 找准客户痛点。安全从来不是成本中心，而是避免损失的另一种表达。Zenity打动客户的是能帮他省下的罚款和停工时间。
🔸 用开放换取信任。科技公司在品牌运营时应注重叙事视角，以开放和透明的姿态换取的社群口碑和专业认可，往往比销售话术更有价值。
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