mcpField
A
agent-runtime-governance

agent-runtime-governance

github.com/wyattowalshAgent 工作流537 次安装8 周前更新
代码仓库

关于 agent-runtime-governance

Agent Runtime Governance 是一项技能，用于设计和审计使用工具、记忆、审批、子 Agent、评测或外部系统的 Agent 控制措施。它将工作划分为权限、记忆、发布和事件响应等模式，并强调可执行的控制与运行证据。

主要功能

  1. 01设计和审计运行时策略
  2. 02定义工具权限与审批关卡
  3. 03制定记忆范围和保留规则
  4. 04规划回归与对抗性评测
  5. 05明确发布、回滚和监控要求
  6. 06定义事件遏制与恢复措施

适用场景

  1. 01治理新的工具型 Agent
  2. 02审计审批、记忆与遥测机制
  3. 03规划含回滚标准的生产发布
  4. 04为 Agent 故障准备遏制措施

安装

复制下面的命令，在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/wyattowalsh/agents --skill agent-runtime-governance

安装后在 Claude Code 中输入/agent-runtime-governance确认已加载。

包含的文件

除 SKILL.md 外，安装时一起下载的参考资料和脚本。

evals/
evals.json
references/
control-matrix.md
rollout-governance.md
scripts/
check.py
scripts/asset_toolkit/
__init__.py
_shared.py
common.py
package.py
validate_evals.py
validate_hooks.py
validate_skill.py

详细介绍

Agent 运行时治理

设计并审计各项控制措施，确保具备工具调用能力的 Agent 系统可预测、可观测且安全运行。

范围： 使用工具、记忆、审批、子 Agent、评测或外部系统的 Agent 的运行时治理。不适用于通用漏洞扫描（security-scanner）、常规代码审查（review）、仅针对提示词的优化（prompt-engineer）或 MCP 实现细节（mcp-creator）。

分派

$ARGUMENTS模式操作
空menu显示治理模式和所需输入
design <system>design为新建或变更中的 Agent 系统定义运行时策略
audit <path-or-system>audit审查现有工具、审批、记忆、遥测和评测控制措施
permissions <agent-or-tools>permissions设计允许列表、拒绝列表、审批模式和升级规则
memory <agent-or-system>memory定义记忆范围、保留期限、隐私和失效策略
evals <workflow>evals规划回归、对抗和运行时验收评测循环
rollout <system>rollout定义分阶段发布、监控、回滚和操作人员就绪情况的控制措施
incident <failure-mode>incident定义 Agent 故障的遏制和恢复控制措施
关于 Agent 工具、权限、记忆、评测或遏制的自然语言描述自动检测最接近的模式

治理范围

范围审查问题
工具哪些工具可以读取、写入、花费资金、部署、向用户发送消息或删除数据？
审批哪些操作需要用户明确批准或人工审核？
记忆可以存储什么、存储多久，以及存储范围是什么？
状态哪些内容具有持久性、可重放性、幂等性和可审计性？
遥测可以观测到哪些追踪记录、决策、工具调用和故障？
评测哪些场景可在发布前防止回归？
遏制系统如何安全停止、回滚、隔离或降级？

规范术语

生成治理报告时，请严格使用以下规范术语。

术语含义
工具后果工具调用可能造成的现实影响：读取、写入、部署、发送消息、花费资金、删除或暴露信息
审批关卡执行高风险操作前的明确人工或策略检查点
运行时防护措施用于执行治理规则的钩子、封装器、允许列表、拒绝列表、测试或平台策略
记忆边界已存储 Agent 上下文的范围、保留期限、脱敏和失效策略
遏制出现不安全行为或故障后采取的停止、回滚、隔离或降级措施
影子模式记录拟议操作但不执行这些操作的运行时模式

分类关卡

选择模式前，先对请求进行分类：

  1. 如果请求涉及应用漏洞扫描，转交给 security-scanner。
  2. 如果请求涉及代码审查，转交给 review。
  3. 如果请求仅涉及提示词措辞，转交给 prompt-engineer。
  4. 如果请求涉及如何实现 MCP 服务，转交给 mcp-creator。
  5. 否则，根据分派表选择最接近的运行时治理模式。

工作流

  1. 明确 Agent 的工作、用户、数据敏感度和外部影响。
  2. 按能力盘点工具：只读、写入、破坏性操作、财务操作、部署、消息发送、凭据访问和网络出站。
  3. 根据后果、可逆性和置信度确定审批关卡。
  4. 定义记忆范围、保留期限、脱敏和失效规则。
  5. 要求对工具调用、决策、审批结果和故障进行遥测。
  6. 围绕不安全的工具使用、过时记忆、缺少审批和故障遏制构建评测。
  7. 对影响在线用户、账户、凭据或外部系统的变更，定义发布关卡、回滚标准和操作人员所需的证据。
  8. 返回一份包含负责人和执行点的治理矩阵。

扩展策略

范围策略
单个 Agent 或工作流制定一份控制矩阵和一套评估／监控方案
多个 Agent 共享工具按工具影响分类，并统一设置审批关卡
全平台治理先定义基线策略，再按 Agent 类别设置例外
线上生产环境发布添加分阶段发布、回滚、监控和负责人审核关卡

渐进式披露

  • 从此 SKILL.md 开始，了解路由和控制面。
  • 阅读 references/control-matrix.md，了解权限、记忆、遥测和评估控制。
  • 仅当发布、回滚、监控或生产就绪性属于范围时，才阅读 references/rollout-governance.md。
  • 除非路由将你引导至相关技能，否则不要加载安全、提示词或 MCP 实现参考资料。

参考文件索引

文件阅读时机
references/control-matrix.md设计或审计运行时控制面时
references/rollout-governance.md规划分阶段发布、回滚、监控和操作人员就绪性时

输出格式

## Agent Governance Report

- System:
- Mode:
- Risk tier:

### Control Matrix
| Surface | Current | Required | Enforcement | Evidence |
|---|---|---|---|---|

### Required Changes
- ...

### Evals And Monitoring
- ...

### Rollout And Containment
- ...

关键规则

  1. 在建议自主执行前，先按影响对工具进行分类。
  2. 对不可逆、成本高、公开、涉及凭据或具有破坏性的操作，必须要求明确审批。
  3. 将记忆范围限制在必要的最小范围，并记录保留、脱敏和失效处理方式。
  4. 工具调用、审批、拒绝、失败和遏制操作都必须有遥测记录。
  5. 添加针对不安全工具使用、缺少审批、记忆过时和回滚行为的评估。
  6. 将策略与执行分离；明确指出强制执行每条规则的钩子、包装器、测试或运行时关卡。
  7. 不要替代 security-scanner、review、prompt-engineer 或 mcp-creator；如果请求超出运行时治理范围，应转交给它们。
  8. 如果没有发布、回滚和监控标准，不要将治理变更标记为就绪。

验证约定

在此技能目录中运行以下命令，然后再宣布变更完成：

python scripts/check.py

完成标准：

  1. scripts/check.py 退出状态为 0。
  2. 此技能目录下不存在便携式 CLI 违规项。
  3. 冒烟审查涵盖显式、隐式、发布和负向控制提示词。

评论

支持 Markdown