Project Beacon 于 2026 年 10 月 9 日由 Baseten 在其官方博客宣布，合作方是 Goodfire AI，目标是把主动安全控制直接做进开放模型的推理环节。做法不是在输出之后再加一道文本过滤，而是在模型生成过程中读取其内部激活状态，用探针提前识别正在发生的风险事件，赶在内容到达用户或工具之前采取动作。
它盯的是四类风险
Baseten 列出的推理层风险包括：藏在文档或工具返回结果里的提示注入，试图把智能体带偏；智能体提出超出用户或组织授权的动作；客户或公司敏感信息出现在不该出现的位置；以及安全敏感工作流里的网络滥用苗头。每类风险需要的处置不同，所以 Beacon 把 Goodfire 针对具体行为开发的监测信号，接到 Baseten 决定应用如何响应的系统上：可以要求人工批准、拒绝、回退到其他方案，或只记录下来供管理员复查。
监测为什么要和生成并行
架构上，激活监测和文本监测同时对每个请求分类，两者意见不一致时才请前沿模型裁决；监测与生成并行运行，不阻塞回复。对企业客户，Baseten 计划提供一套可中央下发的安全基线、按工作负载调整的策略，以及被标记事件的完整处理记录；对开发者，安全事件和控制会走与推理相同的 API 和工具链。举的例子很具体：一个处理支付争议的智能体要读商家消息和账户记录，恶意内容可能把它带偏，错误动作可能泄露数据甚至动钱——靠另一个大模型逐步复查，成本和延迟都撑不住规模化。
接下来几个月，Beacon 的能力会先从选定模型和受监测行为开始，逐步扩展到企业控制和开发者侧，并先通过少量早期合作伙伴推向市场。对正在用开放模型搭智能体的团队，这条更新的信号是：安全检查正在从外挂过滤器变成推理基础设施的一部分，选推理平台时，监测信号能不能被自己的策略直接调用，会和价格、速度一样成为比较项。
