SandboxAQ为Switch AI智能体平台新增信任与投资回报工具

SandboxAQ于2026年10月19日宣布扩展其面向采用AI智能体的企业打造的Switch AI平台，推出了Switch Trust，用于发现、测试和防护智能体；以及Switch ROI，用于追踪每个智能体的成本与价值。

这家总部位于加利福尼亚州帕洛阿尔托的公司表示，这两款产品扩展了其开源Switch Rooms服务，为组织提供一种不受供应商限制的方式，以评估智能体风险、衡量业务价值，并针对所使用的任何智能体、模型和服务提供商调整性能。公告将智能体与企业AI的第一代产品作了对比：据称，第一代产品主要以席位数、使用量和令牌消耗量衡量；而智能体能够做出决策、采取行动并与人协同工作，因此带来了新的监督和问责要求。

Switch Rooms将员工与AI智能体汇集到Slack、Microsoft Teams、Discord及其他办公工具中，让团队能够使用自己选择的智能体开展工作，同时保有对共享上下文、历史记录和知识的所有权。SandboxAQ于2026年8月以Commons Clause Apache 2.0开源服务的形式推出Switch，其理念是企业应能选择和更换AI智能体、模型及服务提供商，而不必放弃对自身上下文的控制权。

Switch Trust：发现、测试和防护智能体

据公告介绍，Switch Trust通过四个步骤提供智能体安全与治理能力：发现、扫描、评估和监控。Switch Trust产品页面称，无论智能体由谁构建，该产品都适用于所有智能体。

发现步骤会盘点已连接环境和代码库中运行的智能体、模型、工具、MCP服务器及依赖项，其中也包括安全团队可能并不知晓其存在的智能体。系统会记录每个项目的所有权、来源、依赖项、发现的问题及严重程度，让团队随时了解其智能体的当前部署情况。

扫描步骤会检查代码和云环境中的智能体，查找安全漏洞，并将静态分析与AI辅助分诊相结合，以过滤误报。它会评定严重程度、将受支持的发现结果对应到OWASP智能体安全类别，并提出修复建议。

评估步骤会直接连接智能体，对其开展对抗性探测和功能探测，涵盖提示注入、越狱攻击、数据泄露和指令遵循情况。每次攻击都会得到通过或未通过的结果，并计入总体健康评分；团队还可以在内置测试之外添加自己的评估项目。产品页面称，测试未通过时，智能体的发布将被暂缓，直至测试通过。

监控步骤负责保护已投入生产环境的智能体。团队通过软件开发工具包接入智能体，该工具包会记录其活动，包括提示、响应、模型调用、延迟、会话和策略事件；而在Switch Rooms中运行的智能体则会自动获得防护策略。在实时交互中，这些策略会检查提示注入、机密信息、个人身份信息、有害内容和越狱攻击；Trust还能拦截、删隐、对不安全行为发出警报或将其记录下来，同时保留事件证据。产品页面称，防护机制会检查每个智能体的输入和输出，而Switch Trust会集中记录每个智能体执行的操作以及批准操作的人员。

Switch ROI：衡量每个智能体的成本与价值

据公告介绍，Switch ROI会衡量每个智能体的成本及其创造的价值，并提供具体建议以降低成本、提升性能。Switch ROI产品页面称，它能在一个平台上覆盖任何供应商提供的所有智能体，汇总分散在席位费、按使用量计费的账单及各家供应商处的AI支出。

衡量功能会细化到单个智能体、会话和轮次，追踪支出与性能；预算、消耗速率和警报旨在及早发现超支情况。它不会只统计令牌数或API调用次数等基础设施指标，而是将支出与已解决的工单、加快处理的拉取请求以及实现自动化的任务等成果关联起来。

验证功能会将每个智能体创造的价值与其成本进行比较：Switch会建立人工基准、自动追踪智能体支出，并衡量每项成果的成本和净投资回报等数据。

优化功能会查找支出漏洞，并判断需要修复、改道或削减的部分；它会为每个智能体排列建议，同时提供预计的月度节省金额范围和置信度。公告列出了这些建议所针对的问题：模型选择不当、提供了却从未使用的工具、未缓存而反复重新发送的上下文、重复工作的重试和循环，以及超出任务所需长度的输出。产品页面称，这些建议涵盖四类成本优化：模型选择、未使用的工具、回答长度和缓存。页面还表示，性能优化功能即将推出，并介绍了一种做法：在质量检查通过的情况下，将智能体的工作转移到成本更低的模型，同时让智能体保留Switch Rooms中的上下文。

Mount Sinai West及高管声明

据公告，Mount Sinai West 的 MSW Lab 正在使用 Switch Trust 构建 G Board，这是一个让医生能够借助 AI 智能体创建临床应用的框架。Mount Sinai West 心脏病科主任、Icahn School of Medicine at Mount Sinai 心脏病学与人工智能副教授 Jeffrey Bander 医生在SandboxAQ 的公告中表示：“在 MSW Lab，医生借助 AI 智能体开发真正的医疗软件，因此我们必须证明这些智能体能够安全地运行。”Bander 表示，Switch AI 为实验室提供了一种将这种信任融入日常工作的方式，让医生能够专注于临床问题，而不必成为 AI 安全专家。

公告援引 Gartner 的预测称，到 2027 年底，超过 40% 的智能体 AI 项目将被取消。Switch ROI 产品页面另行引用了 KPMG Global AI Pulse 调查数据。该调查数据日期为 2026 年 6 月 24 日，来自 2,145 名受访者；数据显示，7% 的领导者已建立 AI 投资回报，而能够清楚掌握 AI 成本的领导者报告实现 AI 投资回报的可能性是其他领导者的五倍。

SandboxAQ 的 Switch AI 总经理 Mohammed Aboul-Magd 表示，公司在许多用户身上都看到过这样的情况：原本预计能避免新增招聘的 AI 支出，很快就变得比雇用一名全职员工更高。他说，采用 AI 本身并不等于获得投资回报；团队需要了解每个智能体的成本、产出以及如何改进它。他将这些问题称为 Switch ROI 旨在解决的问题。

SandboxAQ 首席执行官 Jack Hidary 表示，企业将有数百个、甚至可能数千个 AI 智能体与员工并肩工作。他说，企业不会在不了解一千名员工的资历、成本或工作成果的情况下就聘用他们；对智能体也需要采取同样严谨的管理方式。他还表示，随着技术进步，企业必须能够转向更好的智能体和模型，同时不丢失已经积累的知识。