Agent Control Plane 的 “Kernel” 版本终于来了.
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Introduction
在我的original post中，我认为没有治理的智能是一个 bug。我们需要停止把 LLM 当作魔法盒子，而是把它们视为需要 kernel 来管理权限、资源和安全的原始计算组件。
今天，我从理论转向代码。
我已经发布了 Agent Control Plane v0.1，在本文中，我将向你展示将该架构概念转化为可感知现实的三个特性：Async Support、ABAC 和 Flight Recorder。
问题：单线程、不安全的代理
大多数当前的代理演示都是简单的循环：User Input → LLM → Tool Call → Output。这对聊天机器人来说还行，但在生产环境中就会崩溃。当多个代理尝试访问同一个数据库时会怎样？当“Support Agent”在没有批准的情况下尝试退款 10,000 美元时会怎样？
我们需要在代理和外部世界之间加入一层——Kernel。
功能 1：异步支持（非阻塞操作）
真实的生产环境是并发的。你不能让整个系统在某个代理等待工具完成时全部卡死。
在 v0.1 中，我已经引入了完整的异步支持。Kernel 可以拦截并调解多个代理的工具执行，同时进行而不阻塞主事件循环。
# Multiple agents can operate concurrently
results = await asyncio.gather(
kernel.intercept_tool_execution_async("agent-1", "read_data", {}),
kernel.intercept_tool_execution_async("agent-2", "write_report", {}),
kernel.intercept_tool_execution_async("agent-1", "analyze", {}),
)这不仅仅是速度的问题；更是吞吐量的问题。如果你正在构建一个群体（swarm）或多代理系统，阻塞调用就是敌人。
功能 2：ABAC（上下文感知权限）
标准的“防护栏”通常只检查文本输出（例如，“代理说了粗鲁的话吗？”）。在企业环境中，我们关注的是逻辑。
基于属性的访问控制（ABAC） 让我们能够基于世界的状态来定义权限，而不仅仅是代理的角色。
# Setup: Finance agent can refund IF:
# 1. User is verified, AND
# 2. Amount is under $1000
conditions = [
Condition("user_status", "eq", "verified"),
Condition("args.amount", "lt", 1000)
]
permission = ConditionalPermission("refund_user", conditions, require_all=True)
policy.add_conditional_permission("finance-agent", permission)在演示中运行时，结果是确定性的：
- 已验证用户，$500 退款： ✅ 允许
- 已验证用户，$1500 退款： ❌ 阻止
- 未验证用户，$500 退款： ❌ 阻止
这将安全性从“提示工程”（乞求模型表现良好）转移到“策略工程”（在代码中强制执行规则）。
Feature 3: Flight Recorder (Audit Logging)
如果代理删除了文件或泄露了数据，你需要准确了解原因。是提示注入吗？幻觉吗？还是策略配置错误？
Flight Recorder 是一个黑盒审计记录器，捕获内核所做的每一个决策。它记录策略判定、工具参数以及违规原因。
# Action: Blocked write (protected path)
kernel.intercept_tool_execution(
"audit-agent",
"write_file",
{"path": "/etc/passwd"},
input_prompt="User: Update system file"
)
# Result: ❌ Logged as BLOCKED演示中包含一个 get_statistics() 方法，可即时查看代理的合规健康状况：
- 总操作数：3
- 允许：1
- 阻止：2
我遗漏的： “影子模式”
在构建此演示时，我意识到有一个关键的拼图块未包含在此特定文件中，但它是更广泛架构的一部分：影子模式。
部署代理时最大的风险之一是恐惧：“如果它删除了数据库怎么办？” Kernel 架构提供了“影子模式”，您可以在生产输入上运行代理，让 Kernel 拦截工具调用，依据 ABAC 策略进行验证，记录结果（Success/Blocked），但永不实际执行工具。
这使您能够在生产环境中对代理进行“red‑team”测试，零风险。您可以看到“代理 would have 处理这笔 $5,000 退款，但策略 would have 阻止它。”
代码可用性
您可以在仓库中找到演示的完整源代码，包括 AgentKernel 和 PolicyEngine 类：