
agent-governance-toolkit
给AI代理装上企业级安全阀,跑得再野也不怕
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数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 6545
使用教程
环境要求
- Python 3.11 或更高版本
- 可用的 pip 包管理工具
- 可选:Node.js(TypeScript SDK、Claude Code 插件)
- 可选:.NET SDK / Rust / Go 工具链(安装对应语言 SDK)
安装与启动步骤
-
1确认 Python 版本
README 要求 Python 3.11+,先确认本机 Python 版本满足前置条件,否则先升级 Python。
python --version -
2安装完整工具包
使用 [full] 附加包可一次装齐策略引擎、身份、审计、SRE 等治理模块;基础包只装合规 CLI。
pip install "agent-governance-toolkit[full]" -
3接入受治理工具
用 govern 包装你的工具函数,并指定 policy.yaml 策略文件;每次调用都会校验策略并记录审计日志。
from agentmesh.governance import govern safe_tool = govern(my_tool, policy="policy.yaml") # every call checked, logged, enforced -
4可选:其他语言 SDK
若项目使用 TypeScript、.NET、Rust 或 Go,可按 README 表格安装对应语言包,功能覆盖策略、身份、信任与审计。
npm install @microsoft/agent-governance-sdk dotnet add package Microsoft.AgentGovernance cargo add agent-governance go get github.com/microsoft/agent-governance-toolkit/agent-governance-golang -
5可选:Claude Code 插件
在 Claude Code 内添加 AGT 插件市场并安装治理插件,即可直接以第一方界面使用治理能力。
/plugin marketplace add microsoft/agent-governance-toolkit /plugin install agt-governance@agent-governance-toolkit
关键配置
| 配置项 | 必填 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
policy | 是 | YAML 策略文件路径,决定每次工具调用是否被放行 | policy.yaml |
如何确认成功
调用被 govern 包装的 safe_tool:策略放行则正常返回并写入审计记录;被拦截时抛出 GovernanceDenied 异常。
常见问题
Q:导入 agent_os 时出现 DeprecationWarning 怎么办?
A:旧的 agent-os-kernel 发行版已弃用,改用 agent-governance-toolkit-core,或直接安装包含它的 [full] extra。
Q:基础包和 [full] 有什么区别?
A:基础 agent-governance-toolkit wheel 只安装合规 CLI,治理模块位于整合后的核心发行版中,需装 [full] 才能运行快速上手示例。
Q:旧包名还能继续安装吗?
A:可以,agent-os-kernel、agentmesh-platform、agentmesh-runtime、agent-sre 等旧包仍可安装,但只是重定向到整合后发行版的桩包。
Q:现在可以用于生产吗?
A:当前是 Public Preview,属于生产质量的预览版本,正式 GA 前仍可能有破坏性变更,升级前请查阅 CHANGELOG。
Q:策略规则模型有变化吗?
A:ACS 之前的 agent_os.policies 规则模型已移除,策略引擎宿主代码改用 ACS SDK,迁移命令由 agt-policies 提供。
注意事项
- 项目处于 Public Preview 阶段,GA 前可能出现破坏性变更,升级前请阅读 BREAKING_CHANGES.md。
- 安装时若提示找不到治理模块,说明只装了基础包,需要补装 [full] extra。
- Python 提供完整功能栈,其他语言 SDK 实现核心治理能力(策略、身份、信任、审计)。
- README 未给出内置 HTTP 服务或端口,本教程按库/依赖方式在代码中集成使用。
核心亮点
- 完整覆盖OWASP Agentic Top 10,安全治理无死角
- 零信任身份机制,代理间通信与操作全程可验证
- 沙箱执行环境,有效隔离恶意或异常行为
不足之处
- 项目较新,生产环境成熟案例和最佳实践尚待积累
- 文档/社区待观察,上手学习曲线可能较陡
适用场景
- 企业部署自主AI代理时,需满足合规审计要求
- 多代理协作系统中,需统一身份认证与权限管控
- 对AI代理行为进行实时监控和异常拦截的运维场景
替代项目
LangChain、AutoGen、AgentOps
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