WitnessAI Agentic Control：首个为 MCP 生态设计的 Agent 运行时安全控制平台

产品概览

WitnessAI 发布了 Agentic Control，一个专门为 AI Agent、工具和 MCP 服务器提供安全管控的统一控制平面。

在产品定位上，Agentic Control 与之前报道的 Tenet Security、Iron Gorilla 等 Agent 运行时安全方案形成互补——它们从不同角度切入同一个问题：AI Agent 在运行时缺乏有效的安全和治理控制。

1. Agent 自动发现与可视化

在不依赖 Agent 端安装任何组件的前提下，自动发现企业环境中的所有 AI Agent，包括：

2. 已批准工具和 MCP 服务器治理

建立组织级的允许列表，统一执行哪些工具和 MCP 服务器可以被 Agent 调用。这与传统的应用白名单逻辑类似，但应用在 Agent 工具调用层面——Agent 只能调用已批准的工具和 MCP 服务器。

3. 运行时 Agent 执行强制

这是最核心的能力层：

99.3% 的真阳性率意味着极低的误报率——在企业安全场景中，误报率过高会导致安全团队产生”告警疲劳”，最终忽视真正的威胁。

1. 首批 MCP 原生安全方案

随着 MCP 成为 AI Agent 工具调用的标准协议，针对 MCP 的安全方案正在成为 Agent 安全基础设施的必要组成部分。WitnessAI Agentic Control 是首批专门为 MCP 生态设计的安全控制平台之一。

2. 传统安全技术无法检测 MCP 通信

安全团队现有工具（防火墙、EDR、SIEM）能检测 HTTP 请求，但无法理解 MCP 通信的内容和上下文。Agent 通过 MCP 调用工具和获取数据的行为，在传统安全日志中看起来只是”正常的 API 调用”。Agentic Control 填补的是这个检测盲区。

3. 从”保护应用”到”保护 Agent”

CEO Rick Caccia 的表述点明了产品的核心设计理念：安全团队需要一个统一控制平面，同时覆盖员工使用 AI 的行为、AI 应用的行为、以及 AI Agent 的行为。WitnessAI 将所有 AI 活动纳入单一治理平台，而不是为每种 AI 活动创建独立的安全工具。