🛡️ 策略副本（MCP治理层）
Archestra代理编排的治理层
Policy Copilot是Archestra的运行时治理扩展，为基于MCP构建的AI代理编排添加了确定性强制。
Policy Copilot是Archestra的运行时治理扩展，为基于MCP构建的AI代理编排添加了确定性强制。
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🚨 问题
它将Archestra从一个协调系统转变为一个受治理的代理基础设施平台。
自主代理可以：
- 由Archestra等平台编排的AI代理可以：
- 触发外部API
- 发送邮件
- 使用昂贵的型号
- 绕过基于提示的安全
及时的指示不是强制执行。 现代人工智能系统缺乏确定性的运行时治理。
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💡 想法
我们用一个名为策略副本的治理中间件层扩展了Archestra。
与其信任代理人，不如： Archestra通过策略执行层路由每个操作。
- 我们 拦截工具调用
- 我们 检查输出
- 我们 强制模型使用
- 我们 应用运行时治理
核心思想：
代理人不能决定它可以做什么。 策略服务器可以。
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🧱 我们建造了什么
政策副本是 单独的MCP服务器 这起到了 策略控制平面 对于其他AI代理。
组件
| 组件 | 目的 |
|---|---|
| 工人代理人 | 设计不安全的AI代理 |
| 政策副本 | MCP服务器执行策略 |
| 策略规则（YAML） | 人类可读的治理规则 |
| CLI演示 | 明确显示执行情况 |
| Archestra配置 | 概念编排层 |
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🧠 建筑
该项目包含三个组成部分：
1.️⃣ 工人代理（设计不安全）
MCP服务器：
- 读取客户数据（包含PII）
- 尝试发送外部电子邮件
- 使用昂贵的型号
这是故意的，因此可以清楚地证明执行。
2.️⃣ 策略副本（治理MCP服务器）
一个单独的MCP服务器，它：
- 阻止不安全的工具调用
- 重写敏感输出
- 强制模型限制
它独立于工人代理人运作。
3.️⃣ CLI演示层
模拟代理行为并清楚地显示实时策略执行。
🧠 架构图
User Request
↓
┌─────────────────────┐
│ Archestra │
│ Orchestrator │ ← Routing, planning, context mgmt
└─────────┬───────────┘
↓
┌─────────────────────┐
│ Policy Copilot │ ← Governance middleware
│ (Compliance Layer) │ - RBAC
│ │ - Cost control
│ │ - Tool allow/block
│ │ - Safety
└─────────┬───────────┘
↓ Approved Plan
┌─────────────────────┐
│ Worker Agent (MCP) │ ← Executes plan
│ │ - Tool calls
│ │ - Model calls
│ │ - External APIs
└─────────┬───────────┘
↓
┌─────────────────────┐
│ Tools / Models │ ← Databases, APIs, LLMs, Files
└─────────────────────┘
关注点分离：
- 阿奇斯特拉→ 编排
- 政策副本→ 执行
- 工人代理人→ 执行
📜 政策即代码
所有执行逻辑都在policy/rules.yaml中定义。
policies:
- name: block_external_email
type: tool_block
tool: send_email
reason: "External communication is not allowed"
- name: redact_pii
type: output_rewrite
keywords:
- "@example.com"
- name: restrict_model
type: model_limit
allowed_models:
- gpt-4o-mini这些规则执行什么
- ❌ 阻止外部通信
- ✂️ 修改敏感客户数据
- 💰 将模型使用限制为批准的模型
政策包括：
- 人类可读
- 可审计的
- 独立于代理逻辑
- 运行时确定性
这表明治理是基础设施，而不是快速工程。
⚙️ 它是如何工作的（运行时流）
1.️⃣ 工作代理尝试执行操作
2.️⃣ Policy Copilot评估工具调用
3.️⃣ 不安全的工具被阻止
4.️⃣ 输出被扫描和重写
5.️⃣ 模型使用已验证
所有执行都发生在结果离开系统之前。
所有执行都发生在结果离开系统之前。
🧪 演示场景
任务：
- 总结客户数据和电子邮件结果
执行结果：
- ❌ 外部电子邮件被阻止
- ✂️ PII已编辑
- 💰 避免了昂贵的型号
- ✅ 允许的模型已自动应用
🎯 为什么这很重要 政策副本展示了：
- 治理作为基础设施
- 运行时AI安全
- 企业合规控制
- 确定性代理执行
- 确定性代理执行
这使Archestra成为生产级AI控制平面。