基于PurpleLlama项目的LlamaFirewall独立代理实战教程

基于PurpleLlama项目的LlamaFirewall独立代理实战教程

PurpleLlama Set of tools to assess and improve LLM security. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pu/PurpleLlama

前言

在当今AI技术快速发展的背景下，如何确保AI系统的安全性成为一个重要课题。本文将深入介绍如何利用PurpleLlama项目中的LlamaFirewall组件构建一个具备安全防护能力的独立AI代理系统。

系统架构概述

这个独立代理系统主要由以下几个核心组件构成：

1. Llama API：提供强大的语言模型能力
2. LlamaFirewall：安全防护组件，负责扫描和过滤不安全内容
3. 工具系统：包括网页搜索和URL内容获取等功能
4. 交互控制：控制代理与用户的交互流程

环境准备

基础环境要求

• Python 3.10或更高版本
• Conda环境管理工具（推荐使用）

依赖安装

在Conda环境中执行以下命令安装所需依赖：

pip install llamafirewall openai python-dotenv rich tavily-python

环境变量配置

创建.env文件并配置以下变量：

# Llama API配置
LLAMA_API_KEY=你的Llama_API密钥
LLAMA_API_BASE_URL=Llama_API基础URL
LLAMA_API_MODEL=使用的模型名称

# Tavily API配置（可选，用于网页搜索）
TAVILY_API_KEY=你的Tavily_API密钥

核心功能解析

1. LlamaFirewall安全防护

LlamaFirewall提供了多层安全防护：

• 代码防护：检测代码相关的安全风险
• 输入防护：对用户输入和工具输出进行安全检查
• 决策机制：根据扫描结果决定是否阻断请求

2. 工具系统实现

系统内置了两个实用工具：

网页搜索工具

基于Tavily API实现，能够：

• 执行关键词搜索
• 获取前5条搜索结果
• 格式化返回结果

URL内容获取工具

能够：

• 获取指定URL的HTML内容
• 提供详细的错误日志
• 处理各种HTTP异常情况

3. 交互流程控制

系统采用循环交互机制：

1. 接收用户输入
2. 进行安全扫描
3. 调用语言模型
4. 处理工具调用（如有）
5. 返回最终响应

代码实现详解

函数转工具模式

function_to_tool_schema函数实现了Python函数到工具模式的转换：

• 自动解析函数签名
• 提取参数类型和描述
• 生成符合规范的JSON Schema

主交互逻辑

interact_with_ai函数实现了核心交互逻辑：

1. 初始化工具系统
2. 扫描用户输入
3. 处理阻断情况
4. 执行工具调用循环
5. 处理最终响应

控制台交互

run_demo函数提供了简单的控制台交互界面：

• 支持多轮对话
• 显示清晰的输入输出格式
• 可随时退出

安全最佳实践

在使用该系统时，建议遵循以下安全原则：

1. 最小权限原则：仅授予必要的API权限
2. 输入验证：对所有输入进行严格验证
3. 错误处理：避免泄露敏感错误信息
4. 日志记录：保留适当的安全日志

扩展建议

这个基础系统可以进一步扩展：

1. 添加更多安全扫描器
2. 实现自定义工具
3. 集成更多数据源
4. 开发Web界面

总结

本文详细介绍了基于PurpleLlama项目中LlamaFirewall组件的独立代理实现。该系统不仅具备强大的语言处理能力，还通过多层安全防护机制确保了使用安全性。开发者可以根据实际需求进行定制和扩展，构建更加强大和安全的AI应用。

PurpleLlama Set of tools to assess and improve LLM security. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pu/PurpleLlama