随着AI驱动的自主工作流（agentic workflows）在政府和企业系统的广泛应用，传统的密钥管理服务只能认证调用者身份，却无法在运行时验证工作流的每个步骤是否得到授权。这意味着一个经过认证的agent仍可能因直接或间接的提示注入攻击而被劫持，执行通过身份检查但违背用户意图的恶意操作。本文提出神经密码服务（Neural Cryptographic Services, NCS），这是一种主动安全治理平面，采用神经-符号混合设计，部署在LLM agent与特权工具之间。NCS将不可信的神经规划器与确定性符号控制器分离：神经规划器将自然语言指令编译为结构化的计划草案，但无权执行；执行过程由符号控制器把控，该控制器操作一个离线签名、哈希链保护的指令流。NCS验证签名、增量校验哈希链、每次只释放一条指令载荷，并强制agent提出的工具参数与已验证载荷严格绑定。不匹配或顺序错误的工具调用将被拒绝，达到“失败关闭”的安全效果，同时保留已验证状态以供事后审计。在AgentDojo和自定义参数劫持基准上的评估表明，NCS能将攻击成功率降至接近零，同时保持良性工作流的高可用性。NCS将agent安全从“模型意图是否合规”的问题转变为“提议的分发是否与密码学授权步骤匹配”。