AgentKit搭建智能体配置策略约束行为边界

可验证策略约束必须在初始化阶段注入，通过定义Pydantic模型PolicyConstraint来声明操作范围、字段白名单以及输出规范。将其绑定至Agent实例并对输入进行校验，同时配置工具调用限制和策略审计日志。

要在AgentKit中让智能体严格按业务规则执行、不越界调用工具或生成违规内容，必须在初始化阶段就注入可验证的策略约束，而非依赖LLM提示词临时控制。

定义硬性策略Schema

通过创建Pydantic模型，明确规定智能体可执行的操作范围、输入字段白名单以及输出格式强制规范。举例来说，禁止访问用户的邮箱字段，仅允许查询2024年之后的订单，并且返回的JSON必须包含status和data这两个键。

这一步不可跳过——AgentKit的tool calling协议会依据该Schema自动生成OpenAI tools数组，若未声明，则框架默认放行所有参数，

。

把模型类命名为PolicyConstraint，放在project/agents/policy.py路径下。

绑定策略到Agent实例

在Agent类的__init__方法中，传入PolicyConstraint实例，并在run()方法开头插入校验逻辑：

① 解析input字典，用PolicyConstraint.model_validate(input)触发字段级校验；

② 若校验失败，直接raise ValueError并附带具体违反条款（如“date_range超出允许区间”）；

③ 校验通过后才进入LLM调用流程。这确保非法请求在第一毫秒就被截断，不会消耗token或触发工具。

配置沙箱级工具调用限制

方法一：在tool注册时使用agentkit.tool装饰器的allow_local参数设为False，禁用本地文件读写类工具；

方法二：重写AgentRunner._execute_tool方法，在调用前比对当前tool.name是否在预设的allowed_tools列表中；

。

启用策略审计日志开关

启动AgentRunner时，传入audit_policy=True参数；

日志将记录每次输入校验结果、被拒绝的字段名、触发的策略条款编号；

这些日志默认写入./logs/policy_violations.jsonl，每行一条结构化记录，可用于对接企业SIEM系统。