microsoft/agent-governance-toolkit

项目概览

其策略门禁在工具调用到达网络前执行，被拒绝的动作因此在调用链路上无法实际发出。

项目类型

AI Agent · 基础设施

应用场景

自动化执行

部署方式

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License

MIT

适合谁

• 适合已有智能体应用、希望在工具调用路径中增量加入确定性策略门禁的开发者和人工智能工程团队。
• 适合需要把每次操作归属到具体智能体，并保留允许或拒绝依据的企业团队。
• 适合采用 Semantic Kernel、AutoGen、LangChain、LangGraph 或 CrewAI，并希望增加统一治理层的项目。

核心能力

• 该能力已可用。它拦截工具调用，并在请求实际发出前使用 YAML、OPA 或 Cedar 策略作出确定性判断；用户由此可以把禁止操作变成无法穿过治理链路的硬性约束。
• 该能力已可用。它基于 SPIFFE、DID 和双向 TLS 提供智能体身份、路由及信任网络，使每次操作能够关联到具体智能体，为多智能体协作提供身份验证和责任归属基础。
• 该能力已可用。它记录每次治理决策所使用的策略、智能体请求以及允许或拒绝原因，产出可用于审计和监管核查的证据链。

限制与风险

• 策略引擎和智能体共享同一进程边界，执行控制发生在应用中间件层，而不是操作系统内核层。需要更强隔离时，必须额外采用独立容器。
• 与第三方智能体框架或服务共同运行时，数据留存方式和数据所在地可能受对方影响，使用方需要自行评估并承担相关风险。
• 现有资料没有明确记录最低硬件、操作系统、数据库、模型依赖、成本依赖和遥测行为，进入生产环境前应通过实际测试和依赖审查补齐这些信息。

如何开始

• 通过 `pip install agent-governance-toolkit[full]` 安装完整组件；项目已发布到 PyPI。
• 从 `agentmesh.governance` 导入 `govern`，再以 `safe_tool = govern(my_tool, policy="policy.yaml")` 包装现有工具。最短路径只需在代码中完成导入和包装，但仍要求具备编程能力。
• 接入后应分别构造允许、拒绝和要求人工审批的工具调用，确认策略决策符合预期，并核对审计日志是否记录生效策略、请求和判定原因。

核验依据

• GitHub 项目简介: AI Agent Governance Toolkit — Policy enforcement, zero-trust identity, execution sandboxing, and reliability engineering for autonomous AI agents. Covers 10/10 OWASP Agentic Top 1…
• README: Every tool call, message send, and delegation is intercepted in deterministic application code *before* the model's intent reaches the wire. Actions the AGT kernel denies are not…
• README: Govern any tool function in two lines: ```python from agentmesh.governance import govern safe_tool = govern(my_tool, policy="policy.yaml") # every call checked, logged, enforced `…
• README: Agent ──► Policy Engine ──► Identity ──► Audit Log (YAML/OPA/Cedar) (SPIFFE/DID/mTLS) (Tamper-evident)
• README: | Package | Description | |---------|-------------| | [**Agent OS**](agent-governance-python/agent-os/) | Policy engine, agent lifecycle, governance gate | | [**Agent Control Spec…

来源更新时间：2026-07-11T22:55:59Z

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