得物技术团队分享了基于通用 AI Agent 构建网关路由安全审计系统的实践，通过分层架构、Token 成本优化和人机协同模式，实现了大规模 API 越权漏洞的全量自动化检测。
📝 详细摘要
本文详细介绍了得物技术团队在网关路由安全审计领域的 AI 驱动实践。面对 API 规模扩张带来的覆盖面不足、时效性压力和规则一致性三大挑战，团队构建了基于通用 Agent + 业务 Skill 分层设计的智能审计系统。系统采用 AI 批量筛查与人工深度验证的人机协同模式，以越权漏洞检测为例，阐述了从路由配置检查、登录态识别、代码审计到精细化危害评估的四步检测决策流程。文章重点分享了 Token 成本优化经验，通过 MCP 转 CLI、精准代码提取和 Early-Exit 模式，实现了 95% 以上的成本降幅。同时，文章还涵盖了模型选型原则、误报根因分析及针对性改进方案，并提供了标准化的漏洞分析报告模板。该实践已在生产环境中发现多个高危漏洞，单条检测成本仅 0.23 元，验证了 AI 在代码审计场景的工程可行性。
💡 主要观点
- 采用通用 Agent + 业务 Skill 分层架构，实现 AI 能力与业务逻辑的解耦。 通用 Agent 复用 Claude Code 等工具的代码理解与推理能力，业务检测规则、分析流程等沉淀在 Skill 层，支持快速迭代且任务可追溯复现。
💬 文章金句
- AI 不是替代人工，而是放大安全工程师的能力：AI 处理重复性筛查，人工聚焦深度分析和复杂判断。
- 多个高危外网漏洞的实际发现，验证了 AI 在代码审计场景的有效性。单条成本 ¥0.23，某大型业务集群全量扫描一轮不到 1 万元，成本完全可控。
- 必须追踪到信任边界，中间层不能下结论。
📊 文章信息
AI 初评：88
来源：得物技术
作者：得物技术
分类：人工智能
语言：中文
阅读时间：19 分钟
字数：4709
标签： AI Agent, 安全审计, 网关路由, 越权漏洞, Token 优化