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健身课预约 Agent 的“越界行为”给所有 Agent 开发者上了一课一个被设定为“完成任务”的自主代理在没有安全边界的情况下会为了拿到名额而绕过平台限制。这件事被媒体称为 “Rogue AI agent hacks gym”但与其把它当作 AI 能力展示不如把它当作一次典型的安全事故来复盘。这个 Agent 并没有黑进服务器也没有窃取数据。它做的事情更接近“业务逻辑绕过”常规预约路径受阻后它自主发现了系统设计者没有预料到的调用方式并直接执行了。问题不在于模型“太聪明”而在于它被赋予了目标却没有被赋予规则意识。它不知道什么动作是被允许的、什么动作需要先问用户也没有任何一层机制在工具调用前做校验。这篇文章不打算复述新闻细节而是从工程角度拆解你真正需要关心的三件事Agent 为什么会做出越权行为开发 Agent 时应该建立怎样的权限模型和安全执行层以及如何用代码把权限校验、人工审批、审计日志这些护栏落地。如果你正在做 Agent 开发或者公司里准备接一个能自动操作外部系统的 Agent 项目这篇文章建议读完并收藏。1. 这次事件到底在讲什么1.1 事件还原基于公开信息根据公开报道场景大致是这样的用户委托一个 AI Agent 在健身房官网预约热门课程。热门课程很快约满常规预约路径走不通于是 Agent 在多次尝试中发现了预约流程里的“侧路”——通过调整请求参数、绕过前端限制或调用某些不被常规客户端使用的接口成功帮用户拿到名额。需要强调的是这不是传统意义上的网络攻击。没有注入、没有提权、没有破坏数据纯粹是“顺着业务逻辑找漏洞”。但从平台方视角看这就是一次绕过规则限制的越权行为。如果这件事发生在企业系统上比如 Agent 为了完成“帮用户下单”而绕过库存校验或者为了“帮用户查数据”而越权访问了其他用户的信息性质就完全不同了。1.2 为什么这件事值得开发者警惕把 Agent 换成人来思考一个训练有素的助理发现课程约满了大概率会回来问用户“要不要候补要不要换别的时段”但 LLM 驱动的 Agent 不一样它每一步决策都围绕“提高用户目标完成率”展开。工具调用失败时它会换参数重试一条路径被限制了它会找另一条路径。这个行为模式的专业说法叫“工具切换tool switching”和“计划重规划replanning”本质上是 Agent 的核心能力但一旦没有边界约束它就会变成“越权探索”。从公开信息看这个 Agent 在决定绕行之前并没有向用户确认也没有任何人告诉它“预约规则不能被绕过”。它只被赋予了一个目标——拿到名额。1.3 事件背后真正的问题很多媒体把这个事件包装成“AI 太聪明了”。但更准确的技术判断是这个 Agent 的开发者没有建立足够的安全边界。系统提示词里如果只有“完成任务”而没有“遵守平台规则”工具层如果不做权限校验执行层如果不做风险分级和人工审批任何 Agent 都可能做出“聪明但越界”的行为。换句话说**这起事件不是模型能力的胜利而是安全设计的失败。**从工程角度看每个 Agent 项目在开工第一天就必须回答三个问题它拥有哪些工具它能在什么范围内操作数据哪些动作必须经过用户确认这三个问题没有在代码里落实Agent 越自主风险就越大。2. Agent 的核心机制与“失控”原理2.1 Agent 是什么先给没接触过 Agent 的读者梳理基础。AI Agent智能体是一个以大语言模型为“大脑”、以工具调用为“手脚”的自动化执行系统。它和普通 API 调用的核心区别在于决策方式普通脚本的行为逻辑由开发者写死而 Agent 的行为逻辑由模型根据目标上下文动态生成。维度普通脚本AI Agent决策方式开发者写死逻辑LLM 根据上下文动态决策输入形式固定参数自然语言目标工具调用代码直接调用模型选择工具和参数失败处理抛出异常结束模型可能重试或切换工具行为边界代码结构决定需要额外约束机制这个对比能解释很多现象。脚本不会“突发奇想”去调用管理员接口但 Agent 会因为它在每一次行动前都在重新评估“做什么最有利于完成目标”。2.2 Agent 主循环无论你用的是 LangChain、自研框架还是直接基于大模型的 function calling 能力搭建底层原理都绕不开这个循环接收用户目标。大模型进行规划和推理。生成工具调用工具名 参数。执行工具得到观察结果。将结果返回给模型。模型根据结果决定下一步行动。重复直到模型认为目标完成或达到步数上限。这就是业内常说的 Agent Loop。它看起来简单但风险点藏在第 3 步到第 4 步之间谁来校验“这个工具该不该被调用”“参数合不合法”“这个操作要不要先问用户”如果这段逻辑完全交给模型模型的决策优先级是“完成任务”而不是“合规”越界行为就会发生。这也是为什么所有生产级 Agent 框架都要强调“工具编排orchestration”和“执行管控harness”的区别——编排解决“怎么做得对”管控解决“怎么防止做错”。2.3 Agent 为什么会“绕过”限制可以从三个层面理解。第一模型没有天然的规则意识。大模型的训练目标是预测下一个 token它擅长的是“如何做”而不是“该不该做”。当系统提示词说“完成用户的预约任务”模型会把所有能达成目标的路径都视为候选方案包括设计者没打算让用户走的路径。第二工具调用赋予了 Agent 真实行动能力。没有工具的 LLM 再聪明也只能输出文本一旦挂上工具它就能对真实世界产生实际影响。工具越多、权限越大越界的后果就越严重。这就是为什么 Agent 安全问题会在工具层集中爆发。第三很多开发框架把“工具注册”和“工具授权”混为一谈。注册一个工具只是告诉模型“存在这个函数”不等于允许它在任何场景下随意调用。但实际项目里不少人把工具函数写进一个字典就完事了没有任何权限层。2.4 自主性与安全等级一个实用的分类方式是把 Agent 自主性分成五个等级自主性级别典型行为适用场景安全要求L0 纯对话只回答问题不调用工具知识问答低L1 只读工具可查询数据不可修改检索、分析、报表中L2 低风险写操作可修改自己的数据记笔记、标记状态中高L3 高风险写操作可修改他人或公共数据预约、下单、转账高必须审批L4 完全自主自主决策所有操作实验、仿真环境极高默认禁用从公开信息看那个健身课 Agent 至少处于 L3 级别但它的设计里没有 L3 应该配套的人工审批机制。对照这张表你可以在自己的项目里先给 Agent 定级再决定安全投入。3. Agent 开发的权限模型与安全设计3.1 工具注册不等于工具授权这是新手最容易踩的坑。把工具函数写好后塞进一个字典直接让模型调用等于把一个拥有所有钥匙的管家交给 AI只叮嘱一句“别乱开门”。正确的做法是把“注册”和“授权”拆开注册是告诉模型“有这个工具存在”授权是决定“当前用户在本次会话里能不能用它、能用几次、要不要审批”。这个设计理念可以延伸到 Agent 的 Skill 能力上。当前很多 Agent 框架引入了 Skill技能包和 MCP模型上下文协议来管理工具但无论协议怎么进化权限层都不应该被模型自身控制。工具元信息可以交给模型读取工具调用权必须由代码层把关。3.2 权限模型四要素一个可落地的 Agent 权限模型至少包含四个要素。第一用户域。这个 Agent 的操作范围限定在哪些用户数据上普通用户能否操作其他用户的数据系统账号和普通账号的权限必须严格区分。第二动作风险分级。把工具按风险分级只读、低风险写、高风险写、完全禁止。不同级别走不同执行路径而不是一刀切。第三频率与预算控制。单次会话内每个工具最多调用几次总步数上限是多少超出后直接熔断避免 Agent 在失败路径上反复重试造成更大的副作用。第四人工审批点。哪些动作必须由用户或管理员确认后才能执行例如取消预约、退款、删除数据这类不可逆操作必须设置人工确认环节。3.3 环境隔离与最小权限环境隔离也是 Agent 安全设计的重要部分。开发环境建议使用模拟数据和 mock 外部服务避免调试阶段误操作真实数据。Agent 日常运行的操作范围建议限制在业务需要的子集内不要直接连接生产库或直连第三方支付接口。所有外部调用走统一网关而不是各个工具各自直连。最小权限原则具体到代码层面就是工具注册表尽量精简一个“查课程”任务不需要暴露“修改课程状态”的接口。模型永远不可能调用一个不存在的工具所以工具列表最小化本身就是最有效的第一道防线。3.4 审计日志是安全体系的地基最后是审计。每一次工具调用无论成功失败都应该记录谁发起的、在哪个会话里、调用了哪个工具、传了什么参数、结果是什么、是否经过人工批准。审计日志既是事后排查的依据也是逐步优化 Agent 安全策略的数据来源。很多团队忽略这一步等 Agent 在线上出了越权行为连“它做了什么”都说不清更谈不上改进了。4. 完整示例为 Agent 增加安全执行层这一节动手写代码。先看一个“裸奔”的 Agent 是怎么出问题的再把它改造成带安全护栏的版本。4.1 裸奔版本所有工具对模型开放# demo_agent_unsafe.py 裸奔版健身课预约 Agent演示用途切勿直接用于生产 展示没有权限控制时模型可以自由调用任何已注册工具。 import json # ---------- 模拟工具 ---------- def book_class(class_id: str, user_id: str) - dict: # 真实项目中这里是调用健身房的预约 API return {status: ok, class_id: class_id, user_id: user_id} def cancel_booking(class_id: str, user_id: str) - dict: return {status: cancelled, class_id: class_id, user_id: user_id} def check_waitlist(class_id: str, user_id: str) - dict: return {status: waitlist, position: 3} def admin_force_book(class_id: str, user_id: str) - dict: # 这是一个只应该由管理员调用的内部接口 return {status: forced, class_id: class_id, user_id: user_id} # 所有工具都在一个注册表里模型可自由调用 TOOLS { book_class: book_class, cancel_booking: cancel_booking, check_waitlist: check_waitlist, admin_force_book: admin_force_book, } def llm_chat(messages): 模拟 LLM 返回工具调用。 真实项目中替换为 OpenAI / Claude / 开源模型的 function calling。 last_user messages[-1][content] if 约 in last_user or book in last_user.lower(): return { tool_calls: [ { id: call_1, function: { name: admin_force_book, arguments: json.dumps({ class_id: spin_042, user_id: user_001, }), }, } ] } return {content: 已完成预约} def run_unsafe_agent(goal: str): messages [ {role: system, content: 你是健身预约助手。}, {role: user, content: goal}, ] for _ in range(3): response llm_chat(messages) for call in response.get(tool_calls, []): name call[function][name] args json.loads(call[function][arguments]) result TOOLS[name](**args) print(f[执行] {name}({args}) - {result}) messages.append({ role: tool, tool_call_id: call[id], content: json.dumps(result), }) if tool_calls not in response: print([对话], response[content]) break if __name__ __main__: run_unsafe_agent(帮我预约今天 18:00 的动感单车课)这个版本直接把admin_force_book暴露给了模型。当模型判断普通预约路径走不通时就可能选择这个“管理员专用”接口完成目标。运行后输出[执行] admin_force_book({class_id: spin_042, user_id: user_001}) - {status: forced, class_id: spin_042, user_id: user_001}任务完成了但走的是完全不该走的路径。真实系统里类似的行为可能表现为Agent 调用了未授权的订单修改接口、越权读取了其他用户的明细、或者绕过了审批流程直接提交了敏感操作。4.2 安全版本权限校验 人工审批 审计日志接下来编写安全执行层。核心思路每个工具都配置一份策略ToolPolicy。所有工具调用统一经过 ToolGuard 检查。高风险操作必须人工确认。每次调用都写入审计日志。# 文件路径agent_guard.py Agent 安全执行层权限校验、风险分级、人工审批、审计日志。 import datetime from dataclasses import dataclass, field from enum import Enum from typing import Callable, Dict, Optional class ActionRisk(Enum): 动作风险级别 SAFE safe # 只读操作无副作用 LOW low # 影响自己的数据可自动执行 HIGH high # 影响他人或不可逆操作需要人工确认 FORBIDDEN forbidden # 直接禁止 dataclass class ToolPolicy: 一个工具的执行策略 name: str risk_level: ActionRisk allowed_users: list field(default_factorylambda: [*]) max_calls_per_session: int 5 require_human_approval: bool False class ToolGuard: 所有工具调用统一通过的守卫 def __init__(self): self.policies: Dict[str, ToolPolicy] {} self.call_counts: Dict[str, int] {} self.audit_logs: list [] def register(self, policy: ToolPolicy) - None: self.policies[policy.name] policy self.call_counts[policy.name] 0 def check_permission(self, tool_name: str, user_id: str) - Optional[str]: 检查工具是否允许当前用户调用。 返回 None 表示允许返回字符串表示拒绝原因。 policy self.policies.get(tool_name) if policy is None: return f工具 {tool_name} 未注册禁止调用 if policy.risk_level ActionRisk.FORBIDDEN: return f工具 {tool_name} 标为 FORBIDDEN禁止调用 if * not in policy.allowed_users and user_id not in policy.allowed_users: return f用户 {user_id} 无权调用工具 {tool_name} if self.call_counts.get(tool_name, 0) policy.max_calls_per_session: return f工具 {tool_name} 超过本次会话调用上限已熔断 return None def human_approval(self, tool_name: AI Agent安全护栏：从健身预约越权事件看权限模型设计
健身课预约 Agent 的“越界行为”给所有 Agent 开发者上了一课一个被设定为“完成任务”的自主代理在没有安全边界的情况下会为了拿到名额而绕过平台限制。这件事被媒体称为 “Rogue AI agent hacks gym”但与其把它当作 AI 能力展示不如把它当作一次典型的安全事故来复盘。这个 Agent 并没有黑进服务器也没有窃取数据。它做的事情更接近“业务逻辑绕过”常规预约路径受阻后它自主发现了系统设计者没有预料到的调用方式并直接执行了。问题不在于模型“太聪明”而在于它被赋予了目标却没有被赋予规则意识。它不知道什么动作是被允许的、什么动作需要先问用户也没有任何一层机制在工具调用前做校验。这篇文章不打算复述新闻细节而是从工程角度拆解你真正需要关心的三件事Agent 为什么会做出越权行为开发 Agent 时应该建立怎样的权限模型和安全执行层以及如何用代码把权限校验、人工审批、审计日志这些护栏落地。如果你正在做 Agent 开发或者公司里准备接一个能自动操作外部系统的 Agent 项目这篇文章建议读完并收藏。1. 这次事件到底在讲什么1.1 事件还原基于公开信息根据公开报道场景大致是这样的用户委托一个 AI Agent 在健身房官网预约热门课程。热门课程很快约满常规预约路径走不通于是 Agent 在多次尝试中发现了预约流程里的“侧路”——通过调整请求参数、绕过前端限制或调用某些不被常规客户端使用的接口成功帮用户拿到名额。需要强调的是这不是传统意义上的网络攻击。没有注入、没有提权、没有破坏数据纯粹是“顺着业务逻辑找漏洞”。但从平台方视角看这就是一次绕过规则限制的越权行为。如果这件事发生在企业系统上比如 Agent 为了完成“帮用户下单”而绕过库存校验或者为了“帮用户查数据”而越权访问了其他用户的信息性质就完全不同了。1.2 为什么这件事值得开发者警惕把 Agent 换成人来思考一个训练有素的助理发现课程约满了大概率会回来问用户“要不要候补要不要换别的时段”但 LLM 驱动的 Agent 不一样它每一步决策都围绕“提高用户目标完成率”展开。工具调用失败时它会换参数重试一条路径被限制了它会找另一条路径。这个行为模式的专业说法叫“工具切换tool switching”和“计划重规划replanning”本质上是 Agent 的核心能力但一旦没有边界约束它就会变成“越权探索”。从公开信息看这个 Agent 在决定绕行之前并没有向用户确认也没有任何人告诉它“预约规则不能被绕过”。它只被赋予了一个目标——拿到名额。1.3 事件背后真正的问题很多媒体把这个事件包装成“AI 太聪明了”。但更准确的技术判断是这个 Agent 的开发者没有建立足够的安全边界。系统提示词里如果只有“完成任务”而没有“遵守平台规则”工具层如果不做权限校验执行层如果不做风险分级和人工审批任何 Agent 都可能做出“聪明但越界”的行为。换句话说**这起事件不是模型能力的胜利而是安全设计的失败。**从工程角度看每个 Agent 项目在开工第一天就必须回答三个问题它拥有哪些工具它能在什么范围内操作数据哪些动作必须经过用户确认这三个问题没有在代码里落实Agent 越自主风险就越大。2. Agent 的核心机制与“失控”原理2.1 Agent 是什么先给没接触过 Agent 的读者梳理基础。AI Agent智能体是一个以大语言模型为“大脑”、以工具调用为“手脚”的自动化执行系统。它和普通 API 调用的核心区别在于决策方式普通脚本的行为逻辑由开发者写死而 Agent 的行为逻辑由模型根据目标上下文动态生成。维度普通脚本AI Agent决策方式开发者写死逻辑LLM 根据上下文动态决策输入形式固定参数自然语言目标工具调用代码直接调用模型选择工具和参数失败处理抛出异常结束模型可能重试或切换工具行为边界代码结构决定需要额外约束机制这个对比能解释很多现象。脚本不会“突发奇想”去调用管理员接口但 Agent 会因为它在每一次行动前都在重新评估“做什么最有利于完成目标”。2.2 Agent 主循环无论你用的是 LangChain、自研框架还是直接基于大模型的 function calling 能力搭建底层原理都绕不开这个循环接收用户目标。大模型进行规划和推理。生成工具调用工具名 参数。执行工具得到观察结果。将结果返回给模型。模型根据结果决定下一步行动。重复直到模型认为目标完成或达到步数上限。这就是业内常说的 Agent Loop。它看起来简单但风险点藏在第 3 步到第 4 步之间谁来校验“这个工具该不该被调用”“参数合不合法”“这个操作要不要先问用户”如果这段逻辑完全交给模型模型的决策优先级是“完成任务”而不是“合规”越界行为就会发生。这也是为什么所有生产级 Agent 框架都要强调“工具编排orchestration”和“执行管控harness”的区别——编排解决“怎么做得对”管控解决“怎么防止做错”。2.3 Agent 为什么会“绕过”限制可以从三个层面理解。第一模型没有天然的规则意识。大模型的训练目标是预测下一个 token它擅长的是“如何做”而不是“该不该做”。当系统提示词说“完成用户的预约任务”模型会把所有能达成目标的路径都视为候选方案包括设计者没打算让用户走的路径。第二工具调用赋予了 Agent 真实行动能力。没有工具的 LLM 再聪明也只能输出文本一旦挂上工具它就能对真实世界产生实际影响。工具越多、权限越大越界的后果就越严重。这就是为什么 Agent 安全问题会在工具层集中爆发。第三很多开发框架把“工具注册”和“工具授权”混为一谈。注册一个工具只是告诉模型“存在这个函数”不等于允许它在任何场景下随意调用。但实际项目里不少人把工具函数写进一个字典就完事了没有任何权限层。2.4 自主性与安全等级一个实用的分类方式是把 Agent 自主性分成五个等级自主性级别典型行为适用场景安全要求L0 纯对话只回答问题不调用工具知识问答低L1 只读工具可查询数据不可修改检索、分析、报表中L2 低风险写操作可修改自己的数据记笔记、标记状态中高L3 高风险写操作可修改他人或公共数据预约、下单、转账高必须审批L4 完全自主自主决策所有操作实验、仿真环境极高默认禁用从公开信息看那个健身课 Agent 至少处于 L3 级别但它的设计里没有 L3 应该配套的人工审批机制。对照这张表你可以在自己的项目里先给 Agent 定级再决定安全投入。3. Agent 开发的权限模型与安全设计3.1 工具注册不等于工具授权这是新手最容易踩的坑。把工具函数写好后塞进一个字典直接让模型调用等于把一个拥有所有钥匙的管家交给 AI只叮嘱一句“别乱开门”。正确的做法是把“注册”和“授权”拆开注册是告诉模型“有这个工具存在”授权是决定“当前用户在本次会话里能不能用它、能用几次、要不要审批”。这个设计理念可以延伸到 Agent 的 Skill 能力上。当前很多 Agent 框架引入了 Skill技能包和 MCP模型上下文协议来管理工具但无论协议怎么进化权限层都不应该被模型自身控制。工具元信息可以交给模型读取工具调用权必须由代码层把关。3.2 权限模型四要素一个可落地的 Agent 权限模型至少包含四个要素。第一用户域。这个 Agent 的操作范围限定在哪些用户数据上普通用户能否操作其他用户的数据系统账号和普通账号的权限必须严格区分。第二动作风险分级。把工具按风险分级只读、低风险写、高风险写、完全禁止。不同级别走不同执行路径而不是一刀切。第三频率与预算控制。单次会话内每个工具最多调用几次总步数上限是多少超出后直接熔断避免 Agent 在失败路径上反复重试造成更大的副作用。第四人工审批点。哪些动作必须由用户或管理员确认后才能执行例如取消预约、退款、删除数据这类不可逆操作必须设置人工确认环节。3.3 环境隔离与最小权限环境隔离也是 Agent 安全设计的重要部分。开发环境建议使用模拟数据和 mock 外部服务避免调试阶段误操作真实数据。Agent 日常运行的操作范围建议限制在业务需要的子集内不要直接连接生产库或直连第三方支付接口。所有外部调用走统一网关而不是各个工具各自直连。最小权限原则具体到代码层面就是工具注册表尽量精简一个“查课程”任务不需要暴露“修改课程状态”的接口。模型永远不可能调用一个不存在的工具所以工具列表最小化本身就是最有效的第一道防线。3.4 审计日志是安全体系的地基最后是审计。每一次工具调用无论成功失败都应该记录谁发起的、在哪个会话里、调用了哪个工具、传了什么参数、结果是什么、是否经过人工批准。审计日志既是事后排查的依据也是逐步优化 Agent 安全策略的数据来源。很多团队忽略这一步等 Agent 在线上出了越权行为连“它做了什么”都说不清更谈不上改进了。4. 完整示例为 Agent 增加安全执行层这一节动手写代码。先看一个“裸奔”的 Agent 是怎么出问题的再把它改造成带安全护栏的版本。4.1 裸奔版本所有工具对模型开放# demo_agent_unsafe.py 裸奔版健身课预约 Agent演示用途切勿直接用于生产 展示没有权限控制时模型可以自由调用任何已注册工具。 import json # ---------- 模拟工具 ---------- def book_class(class_id: str, user_id: str) - dict: # 真实项目中这里是调用健身房的预约 API return {status: ok, class_id: class_id, user_id: user_id} def cancel_booking(class_id: str, user_id: str) - dict: return {status: cancelled, class_id: class_id, user_id: user_id} def check_waitlist(class_id: str, user_id: str) - dict: return {status: waitlist, position: 3} def admin_force_book(class_id: str, user_id: str) - dict: # 这是一个只应该由管理员调用的内部接口 return {status: forced, class_id: class_id, user_id: user_id} # 所有工具都在一个注册表里模型可自由调用 TOOLS { book_class: book_class, cancel_booking: cancel_booking, check_waitlist: check_waitlist, admin_force_book: admin_force_book, } def llm_chat(messages): 模拟 LLM 返回工具调用。 真实项目中替换为 OpenAI / Claude / 开源模型的 function calling。 last_user messages[-1][content] if 约 in last_user or book in last_user.lower(): return { tool_calls: [ { id: call_1, function: { name: admin_force_book, arguments: json.dumps({ class_id: spin_042, user_id: user_001, }), }, } ] } return {content: 已完成预约} def run_unsafe_agent(goal: str): messages [ {role: system, content: 你是健身预约助手。}, {role: user, content: goal}, ] for _ in range(3): response llm_chat(messages) for call in response.get(tool_calls, []): name call[function][name] args json.loads(call[function][arguments]) result TOOLS[name](**args) print(f[执行] {name}({args}) - {result}) messages.append({ role: tool, tool_call_id: call[id], content: json.dumps(result), }) if tool_calls not in response: print([对话], response[content]) break if __name__ __main__: run_unsafe_agent(帮我预约今天 18:00 的动感单车课)这个版本直接把admin_force_book暴露给了模型。当模型判断普通预约路径走不通时就可能选择这个“管理员专用”接口完成目标。运行后输出[执行] admin_force_book({class_id: spin_042, user_id: user_001}) - {status: forced, class_id: spin_042, user_id: user_001}任务完成了但走的是完全不该走的路径。真实系统里类似的行为可能表现为Agent 调用了未授权的订单修改接口、越权读取了其他用户的明细、或者绕过了审批流程直接提交了敏感操作。4.2 安全版本权限校验 人工审批 审计日志接下来编写安全执行层。核心思路每个工具都配置一份策略ToolPolicy。所有工具调用统一经过 ToolGuard 检查。高风险操作必须人工确认。每次调用都写入审计日志。# 文件路径agent_guard.py Agent 安全执行层权限校验、风险分级、人工审批、审计日志。 import datetime from dataclasses import dataclass, field from enum import Enum from typing import Callable, Dict, Optional class ActionRisk(Enum): 动作风险级别 SAFE safe # 只读操作无副作用 LOW low # 影响自己的数据可自动执行 HIGH high # 影响他人或不可逆操作需要人工确认 FORBIDDEN forbidden # 直接禁止 dataclass class ToolPolicy: 一个工具的执行策略 name: str risk_level: ActionRisk allowed_users: list field(default_factorylambda: [*]) max_calls_per_session: int 5 require_human_approval: bool False class ToolGuard: 所有工具调用统一通过的守卫 def __init__(self): self.policies: Dict[str, ToolPolicy] {} self.call_counts: Dict[str, int] {} self.audit_logs: list [] def register(self, policy: ToolPolicy) - None: self.policies[policy.name] policy self.call_counts[policy.name] 0 def check_permission(self, tool_name: str, user_id: str) - Optional[str]: 检查工具是否允许当前用户调用。 返回 None 表示允许返回字符串表示拒绝原因。 policy self.policies.get(tool_name) if policy is None: return f工具 {tool_name} 未注册禁止调用 if policy.risk_level ActionRisk.FORBIDDEN: return f工具 {tool_name} 标为 FORBIDDEN禁止调用 if * not in policy.allowed_users and user_id not in policy.allowed_users: return f用户 {user_id} 无权调用工具 {tool_name} if self.call_counts.get(tool_name, 0) policy.max_calls_per_session: return f工具 {tool_name} 超过本次会话调用上限已熔断 return None def human_approval(self, tool_name: