当你给 AI Agent Root 权限时会发生什么？

Source: Dev.to

为什么我创建 Cordum

我对 AI 代理痴迷——不是聊天机器人，而是能够实际执行任务的代理：

• 合并 Pull Request
• 部署到 Kubernetes
• 更新数据库记录
• 代表你发送 Slack 消息

技术已经成熟，但每次我尝试将其投入生产时，都会出现同样的情况：

安全团队说不。

说实话？他们说得对。

让 AI 在没有审计日志、审批工作流或可执行政策的情况下直接写入生产系统，就像给实习生 root 权限然后寄望于奇迹。团队往往陷入我所谓的**“PoC 炼狱”**——令人印象深刻的演示却因为缺乏治理方案而永远无法上线。

如果每一次 AI 行动都必须先通过政策检查才能执行，会怎样？
这就是 Cordet 的核心理念。

架构

┌─────────────┐     ┌──────────────┐     ┌─────────────┐
│   AI Agent  │ --> │ Safety Kernel │ --> │   Action    │
└─────────────┘     └──────────────┘     └─────────────┘
                           │
                    ┌──────┴──────┐
                    │   Policy    │
                    │  (as code)  │
                    └─────────────┘

在 任何 作业执行之前，安全内核会评估你的策略并返回以下之一：

• ✅ 允许 – 正常进行
• ❌ 拒绝 – 阻止并给出原因
• 👤 需要批准 – 人工介入
• ⏳ 限流 – 速率限制

示例策略 (policy.yaml)

rules:
  - id: require-approval-for-prod
    match:
      risk_tags: [prod, write]
    decision: require_approval
    reason: "Production writes need human approval"

  - id: block-destructive
    match:
      capabilities: [delete, drop, destroy]
    decision: deny
    reason: "Destructive operations not allowed"

  - id: allow-read-only
    match:
      risk_tags: [read]
    decision: allow

当代理尝试危险操作时，Cordet 会介入：

{
  "job_id": "job_abc123",
  "decision": "require_approval",
  "reason": "Production writes need human approval",
  "matched_rule": "require-approval-for-prod"
}

该作业会在仪表盘中等待，直至有人批准 —— 完整审计日志，符合合规要求。

控制平面（不是代理框架）

Cordet 协调并管理代理；它 不 替代 LangChain、CrewAI 等。

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                Cordet Control Plane                     │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│  ┌───────────┐  ┌──────────────┐  ┌─────────────────┐   │
│  │ Scheduler │  │ Safety Kernel │  │ Workflow Engine │   │
│  └───────────┘  └──────────────┘  └─────────────────┘   │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│  ┌───────────────┐  ┌───────────────────────────────┐   │
│  │  NATS Bus     │  │  Redis (State)                  │   │
│  └───────────────┘  └───────────────────────────────┘   │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
         │                    │                    │
    ┌────┴────┐          ┌────┴────┐          ┌───┴────┐
    │ Worker  │          │ Worker  │          │ Worker │
    │ (Slack) │          │ (GitHub)│          │ (K8s)  │
    └─────────┘          └─────────┘          └────────┘

技术栈

性能

• dashboard – 那就是你的仪表盘。

更大的图景

我最初把治理视为合规的“必要之恶”。现在我把它视为一个 feature。当你能够证明每一次 AI 行动都已依据政策进行评估并记录时，你就能开启以前不可能的使用场景：

• Banks 可以安全地使用 AI 代理。
• Healthcare 可以自信地采用 AI 代理。

“写入权限” 成为竞争优势。

Open‑Source, Not SaaS

我本可以从第一天起就把它做成闭源 SaaS，但开源：

• 建立信任（你可以检查代码）
• 鼓励社区贡献
• 让任何人都能在内部运行控制平面

Cordet – 开源 AI 代理框架

• 支持自托管 – 企业喜欢能够在本地运行的能力。
• 社区渠道 – 鼓励贡献和生态系统的成长。
• 开源核心商业模式
  • 自托管版本：永久免费。
  • 云/企业功能：付费计划。

路线图

• 用于 Kubernetes 部署的 Helm Chart。
• Cordet Cloud – 完全托管的 SaaS 服务。
• 集成到仪表盘的可视化工作流编辑器。
• 其他集成包（AWS、GCP、PagerDuty 等）。

快速链接

• 🌐 网站：
• 📦 GitHub：
• 📋 协议（CAP）：
• 📚 文档：

如果你正在构建 AI 代理并需要内置治理，试试 Cordet 吧。
⭐ 给仓库加星 如果你觉得它有用！

我很想听取你的反馈——还有哪些缺失？什么能让它对你的项目更有帮助？

感谢阅读！我很乐意在评论中回答任何问题。