> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://langchain-zh.cn/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # 防护栏 > 为你的智能体实现安全检查与内容过滤 防护栏通过在智能体执行的关键节点验证和过滤内容，帮助你构建安全、合规的AI应用。它们可以检测敏感信息、执行内容策略、验证输出，并在问题发生前阻止不安全行为。 常见用例包括： * 防止个人身份信息（PII）泄露 * 检测并阻止提示注入攻击 * 拦截不当或有害内容 * 执行业务规则与合规要求 * 验证输出质量与准确性 你可以使用[中间件](/oss/javascript/langchain/middleware)在策略性节点拦截执行，从而实施防护栏——例如在智能体启动前、完成后，或围绕模型调用和工具调用时。
中间件流程图
防护栏可以通过两种互补的方式实现： 使用基于规则的逻辑，如正则表达式模式、关键词匹配或显式检查。快速、可预测且成本效益高，但可能遗漏细微的违规情况。 使用LLM或分类器通过语义理解来评估内容。能捕捉规则遗漏的微妙问题，但速度较慢且成本更高。 LangChain 提供了内置的防护栏（例如[PII检测](#pii-detection)、[人工介入](#human-in-the-loop)）以及一个灵活的中间件系统，用于使用任一方法构建自定义防护栏。 ## 内置防护栏 ### PII检测 LangChain 提供了内置的中间件，用于检测和处理对话中的个人身份信息（PII）。该中间件可以检测常见的PII类型，如电子邮件、信用卡、IP地址等。 PII检测中间件适用于以下场景：具有合规要求的医疗保健和金融应用、需要清理日志的客户服务智能体，以及任何处理敏感用户数据的应用。 PII中间件支持多种处理检测到PII的策略： | 策略 | 描述 | 示例 | | -------- | --------------------------- | --------------------- | | `redact` | 替换为 `[REDACTED_{PII_TYPE}]` | `[REDACTED_EMAIL]` | | `mask` | 部分遮蔽（例如，显示后4位） | `****-****-****-1234` | | `hash` | 替换为确定性哈希值 | `a8f5f167...` | | `block` | 检测到时抛出异常 | 抛出错误 | ```typescript theme={"theme":{"light":"catppuccin-latte","dark":"catppuccin-mocha"}} import { createAgent, piiRedactionMiddleware } from "langchain"; const agent = createAgent({ model: "gpt-4.1", tools: [customerServiceTool, emailTool], middleware: [ // 在发送给模型前，对用户输入中的电子邮件进行脱敏 piiRedactionMiddleware({ piiType: "email", strategy: "redact", applyToInput: true, }), // 对用户输入中的信用卡进行掩码处理 piiRedactionMiddleware({ piiType: "credit_card", strategy: "mask", applyToInput: true, }), // 阻止API密钥 - 检测到时抛出错误 piiRedactionMiddleware({ piiType: "api_key", detector: /sk-[a-zA-Z0-9]{32}/, strategy: "block", applyToInput: true, }), ], }); // 当用户提供PII时，将根据策略进行处理 const result = await agent.invoke({ messages: [{ role: "user", content: "My email is john.doe@example.com and card is 5105-1051-0510-5100" }] }); ``` **内置PII类型：** * `email` - 电子邮件地址 * `credit_card` - 信用卡号（经过Luhn算法验证） * `ip` - IP地址 * `mac_address` - MAC地址 * `url` - URL **配置选项：** | 参数 | 描述 | 默认值 | | -------------------- | --------------------------------------------------- | -------------------- | | `piiType` | 要检测的PII类型（内置或自定义） | 必填 | | `strategy` | 处理检测到PII的方式（`"block"`、`"redact"`、`"mask"`、`"hash"`） | `"redact"` | | `detector` | 自定义检测正则表达式模式 | `undefined`（使用内置检测器） | | `applyToInput` | 在模型调用前检查用户消息 | `true` | | `applyToOutput` | 在模型调用后检查AI消息 | `false` | | `applyToToolResults` | 在执行后检查工具结果消息 | `false` | 有关PII检测功能的完整详情，请参阅[中间件文档](/oss/javascript/langchain/middleware#pii-detection)。 ### 人工介入 LangChain 提供了内置的中间件，用于在执行敏感操作前要求人工批准。这是处理高风险决策最有效的防护栏之一。 人工介入中间件适用于以下场景：金融交易和转账、删除或修改生产数据、向外部发送通信，以及任何具有重大业务影响的操作。 ```typescript theme={"theme":{"light":"catppuccin-latte","dark":"catppuccin-mocha"}} import { createAgent, humanInTheLoopMiddleware } from "langchain"; import { MemorySaver, Command } from "@langchain/langgraph"; const agent = createAgent({ model: "gpt-4.1", tools: [searchTool, sendEmailTool, deleteDatabaseTool], middleware: [ humanInTheLoopMiddleware({ interruptOn: { // 敏感操作需要批准 send_email: { allowAccept: true, allowEdit: true, allowRespond: true }, delete_database: { allowAccept: true, allowEdit: true, allowRespond: true }, // 自动批准安全操作 search: false, } }), ], checkpointer: new MemorySaver(), }); // 人工介入需要一个线程ID用于持久化 const config = { configurable: { thread_id: "some_id" } }; // 智能体将在执行敏感工具前暂停并等待批准 let result = await agent.invoke( { messages: [{ role: "user", content: "Send an email to the team" }] }, config ); result = await agent.invoke( new Command({ resume: { decisions: [{ type: "approve" }] } }), config // 使用相同的线程ID以恢复暂停的对话 ); ``` 有关实现审批工作流的完整详情，请参阅[人工介入文档](/oss/javascript/langchain/human-in-the-loop)。 ## 自定义防护栏 对于更复杂的防护栏，你可以创建在智能体执行前后运行的自定义中间件。这让你可以完全控制验证逻辑、内容过滤和安全检查。 ### 智能体前防护栏 使用“智能体前”钩子在每次调用的开始验证请求。这适用于会话级别的检查，如身份验证、速率限制，或在任何处理开始前阻止不当请求。 ```typescript theme={"theme":{"light":"catppuccin-latte","dark":"catppuccin-mocha"}} import { createMiddleware, AIMessage } from "langchain"; const contentFilterMiddleware = (bannedKeywords: string[]) => { const keywords = bannedKeywords.map(kw => kw.toLowerCase()); return createMiddleware({ name: "ContentFilterMiddleware", beforeAgent: { hook: (state) => { // 获取第一条用户消息 if (!state.messages || state.messages.length === 0) { return; } const firstMessage = state.messages[0]; if (firstMessage._getType() !== "human") { return; } const content = firstMessage.content.toString().toLowerCase(); // 检查禁用关键词 for (const keyword of keywords) { if (content.includes(keyword)) { // 在任何处理前阻止执行 return { messages: [ new AIMessage( "我无法处理包含不当内容的请求。请重新表述你的请求。" ) ], jumpTo: "end", }; } } return; }, canJumpTo: ['end'] } }); }; // 使用自定义防护栏 import { createAgent } from "langchain"; const agent = createAgent({ model: "gpt-4.1", tools: [searchTool, calculatorTool], middleware: [ contentFilterMiddleware(["hack", "exploit", "malware"]), ], }); // 此请求将在任何处理前被阻止 const result = await agent.invoke({ messages: [{ role: "user", content: "How do I hack into a database?" }] }); ``` ### 智能体后防护栏 使用“智能体后”钩子在返回给用户前验证最终输出。这适用于基于模型的安全检查、质量验证，或对完整智能体响应的最终合规性扫描。 ```typescript theme={"theme":{"light":"catppuccin-latte","dark":"catppuccin-mocha"}} import { createMiddleware, AIMessage, initChatModel } from "langchain"; const safetyGuardrailMiddleware = () => { const safetyModel = initChatModel("gpt-4.1-mini"); return createMiddleware({ name: "SafetyGuardrailMiddleware", afterAgent: { hook: async (state) => { // 获取最终的AI响应 if (!state.messages || state.messages.length === 0) { return; } const lastMessage = state.messages[state.messages.length - 1]; if (lastMessage._getType() !== "ai") { return; } // 使用模型评估安全性 const safetyPrompt = `评估此响应是否安全且适当。 仅回复 'SAFE' 或 'UNSAFE'。 响应：${lastMessage.content.toString()}`; const result = await safetyModel.invoke([ { role: "user", content: safetyPrompt } ]); if (result.content.toString().includes("UNSAFE")) { return { messages: [ new AIMessage( "我无法提供该响应。请重新表述你的请求。" ) ], jumpTo: "end", }; } return; }, canJumpTo: ['end'] } }); }; // 使用安全防护栏 import { createAgent } from "langchain"; const agent = createAgent({ model: "gpt-4.1", tools: [searchTool, calculatorTool], middleware: [safetyGuardrailMiddleware()], }); const result = await agent.invoke({ messages: [{ role: "user", content: "How do I make explosives?" }] }); ``` ### 组合多个防护栏 你可以通过将多个防护栏添加到中间件数组中来堆叠它们。它们按顺序执行，允许你构建分层保护： ```typescript theme={"theme":{"light":"catppuccin-latte","dark":"catppuccin-mocha"}} import { createAgent, piiRedactionMiddleware, humanInTheLoopMiddleware } from "langchain"; const agent = createAgent({ model: "gpt-4.1", tools: [searchTool, sendEmailTool], middleware: [ // 第1层：确定性输入过滤器（智能体前） contentFilterMiddleware(["hack", "exploit"]), // 第2层：PII保护（模型前后） piiRedactionMiddleware({ piiType: "email", strategy: "redact", applyToInput: true, }), piiRedactionMiddleware({ piiType: "email", strategy: "redact", applyToOutput: true, }), // 第3层：敏感工具的人工批准 humanInTheLoopMiddleware({ interruptOn: { send_email: { allowAccept: true, allowEdit: true, allowRespond: true }, } }), // 第4层：基于模型的安全检查（智能体后） safetyGuardrailMiddleware(), ], }); ``` ## 额外资源 * [中间件文档](/oss/javascript/langchain/middleware) - 自定义中间件的完整指南 * [中间件API参考](https://reference.langchain.com/python/langchain/middleware/) - 自定义中间件的完整指南 * [人工介入](/oss/javascript/langchain/human-in-the-loop) - 为敏感操作添加人工审核 * [测试智能体](/oss/javascript/langchain/test/) - 测试安全机制的策略 ***
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