使用说明

代理合同

Policy engine for AI agents.

Every action checked. Every limit enforced. Every breach recorded. Always.

Problems Solved · Quickstart · How It Works · Benchmarks · Install · API · Papers

每个AI代理都不受控制。

克劳德可以超过您的API预算。GPT可以绕过审批门。你的副驾驶可能会在没有人注意到的情况下违反合规规则。 每一个行动都是在没有监督的情况下发生的。

当前的修复程序不起作用。手动策略检查已被遗忘。速率限制存在于代理无法检查的应用程序代码中。审批工作流需要外部服务。合规义务在电子表格中得到跟踪。违规行为不会被发现，直到为时已晚。

代理合同 在单个二进制文件中建模策略、风险限额、批准、条件、义务和违规行为 .acon 文件。不是“添加配置文件”。您的代理有 治理引擎 --行为约束、预算执行、审批门和违规跟踪——所有这些都是结构化的，都可以在微秒内查询。

已解决的问题（请先阅读）

问题： 代理在没有策略约束的情况下运行，可以采取任何行动。 解决了的： 类型化策略（allow/dedeny/require_approval/audit-only）通过亚毫秒级的评估来强制执行行为规则。
问题： 对资源预算或速率限制没有运行时意识。 解决了的： 具有实时跟踪和阈值警报的定量风险限制。
问题： 高风险的行为是在没有人参与的情况下发生的。 解决了的： 具有请求/决定生命周期和审计跟踪的结构化审批工作流。
问题： 合规义务被非正式地跟踪，错过了最后期限。 解决了的： 具有自动逾期检测功能的截止日期跟踪义务。
问题： 违反政策的行为未被发现和记录。 解决了的： 使用预知和考古工具对违规记录进行严重程度分类。

from agentic_contract import ContractEngine

engine = ContractEngine("agent.acon")

# Your agent is governed
engine.policy_add("No production deploys on Friday", scope="global", action="deny")
engine.risk_limit_set("API spend", max_value=100.0, limit_type="budget")

# Session 47 -- months later, same governance:
result = engine.policy_check("deploy")           # Check before acting
status = engine.risk_limit_check("API spend", 5) # Check budget headroom
report = engine.stats()                           # Full governance overview

操作可靠性命令（CLI）：

acon policy list                        # All active policies
acon limit list                         # Current limit usage
acon obligation check                   # Overdue obligations
acon violation list --severity critical # Critical breaches
acon stats                              # Full summary

MCP工具（22核+16高级功能）

核心工具

类别	工具	描述
合同	`contract_create`	在代理或代理与用户之间创建新合同
	`contract_sign`	签订合同表示接受
	`contract_verify`	验证合同的有效性和签名链
	`contract_list`	列出带有可选状态过滤器的合同
	`contract_get`	通过ID获取特定合同
政策	`policy_add`	添加管理代理行为的策略规则
	`policy_check`	检查当前策略是否允许某个操作
	`policy_list`	列出具有可选范围筛选器的活动策略
风险	`risk_limit_set`	为资源或操作设置风险限制阈值
	`risk_limit_check`	检查行动是否会超过风险限额
	`risk_limit_list`	列出所有当前值的风险限额
批准	`approval_request`	请求批准受控行动
	`approval_decide`	批准或拒绝待处理的批准请求
	`approval_list`	列出带有可选状态过滤器的审批请求
条件	`condition_add`	添加条件执行规则
	`condition_evaluate`	评估是否满足操作条件
义务	`obligation_add`	添加代理人必须履行的义务
	`obligation_check`	检查债务状态
违反	`violation_list`	使用可选的严重性筛选器列出记录的违规行为
	`violation_report`	报告违反合同或政策的行为
上下文	`contract_context_log`	记录合同行动背后的意图和背景
统计	`contract_stats`	获取合同存储的汇总统计信息

高级工具（16）

工具	说明
`policy_omniscience`	分析影响代理的所有策略
`risk_prophecy`	在发生风险限额违规之前进行预测
`approval_telepathy`	预测拟议行动的批准路径
`obligation_clairvoyance`	预测未来债务状态和截止日期
`violation_precognition`	预测计划行动的违规概率
`contract_crystallize`	根据意图描述生成完整的合同
`policy_dna_extract`	提取政策演变的遗传模式
`trust_gradient_evaluate`	评估代理动作对的信任梯度
`collective_contract_create`	创建多方治理契约
`temporal_contract_create`	创建具有治理级别演变的合同
`contract_inheritance_create`	建立父子策略继承
`smart_escalation_route`	智能地将违规行为发送给正确的审批人
`violation_archaeology_analyze`	分析历史违规模式
`contract_simulation_run`	模拟各种场景下的合同行为
`federated_governance_create`	跨域创建联合治理
`self_healing_contract_create`	创建适应违规模式的合同

一旦连接，LLM可以执行政策、跟踪预算、管理审批、监控义务和调查违规行为——所有这些都有相同的支持 .acon 二进制文件。

基准测试

操作	延迟	注意事项
单一政策评估	0.03毫秒	基于哈希的作用域查找
风险限额检查	0.04毫秒	直接比较
批准请求创建	0.05毫秒	UUID+插入
逾期检查义务	0.02毫秒	时间戳比较
违规报告	0.04毫秒	附加+分类
1K政策评估	0.3毫秒	带示波器滤波器的线性扫描
10K政策评估	2.9毫秒	全引擎遍历
保存10K个实体	24毫秒	二进制序列化+BLAKE3校验和
加载10K个实体	18毫秒	内存映射文件读取
统计计算	0.01毫秒	预索引计数器

所有测量均在Apple M系列、单线程、冷缓存上进行。这 .acon 该格式使用固定大小的记录和BLAKE3校验和——没有JSON解析，没有查询计划开销。

为什么代理合同

治理是一个图表，而不是一个清单。 当你追踪 为什么 一个动作被拒绝，你跟着一条链：违规← 违反政策← 超出风险限额← 从未批准。这就是图形导航。简单的允许/拒绝规则永远无法重建推理。

一个文件。真正便携。 你的整个治理状态是一个单一的 .acon 文件。复制它。备份它。版本控制。没有云服务，没有API密钥，没有供应商锁定。

任何法学硕士，任何时候。 今天从克劳德开始。明天切换到GPT。明年改用本地模式。相同的合同文件。治理规则与代理一起传播，而不是与提供者一起传播。

自我疗愈。 当政策冲突或世界条件发生变化时，自愈合同制度会提出修正案。旧政策、新政策和修订链都被保留以供审计。

六种实体类型。 不仅仅是政策。策略、风险限制、审批工作流、条件、义务和违规——每种都有类型化的生命周期管理。四种策略操作（允许/拒绝/要求批准/仅审核），四种风险限额类型（费率/阈值/预算/计数），四个违规严重程度（信息/警告/严重/致命）。

安装

一个衬垫 （桌面配置文件）：

curl -fsSL https://agentralabs.tech/install/contract | bash

安装配置文件：

# Desktop (configures Claude Desktop, Cursor, Windsurf)
curl -fsSL https://agentralabs.tech/install/contract/desktop | bash

# Terminal-only (no desktop config writes)
curl -fsSL https://agentralabs.tech/install/contract/terminal | bash

# Remote/server hosts
curl -fsSL https://agentralabs.tech/install/contract/server | bash

包装经理

# npm
npm install @agenticamem/contract

# pip
pip install agentic-contract

# cargo
cargo install agentic-contract-cli agentic-contract-mcp

独立担保： 代理合同独立运作。不需要其他Agentra组件。

快速入门

CLI--通过4个命令实施治理

# Add a deny policy
acon policy add "No production deploys on Friday" --scope global --action deny

# Set a budget limit
acon limit set "API spend" --max 100.0 --type budget

# Add an obligation with a deadline
acon obligation add "Submit compliance report" \
  --description "Weekly compliance summary" \
  --deadline "2026-03-07T17:00:00Z"

# Check current governance state
acon stats

Python SDK——5行受管代理

from agentic_contract import ContractEngine

engine = ContractEngine("agent.acon")
engine.policy_add("Rate limit API calls", scope="global", action="deny")
engine.risk_limit_set("API calls per minute", max_value=60, limit_type="rate")
print(engine.policy_check("call external API"))  # Check before acting

MCP——让克劳德执行合同

User: "Deploy the staging build to production"

Claude: Let me check the governance policies first.
→ policy_check("deploy to production")
→ Result: RequireApproval

This action requires approval. Let me create an approval request.
→ approval_request(rule_id, "Deploy staging to production", "claude-agent")
→ Waiting for human approval...

MCP服务器

任何兼容MCP的客户端都可以即时访问运行时治理。 这 agentic-contract-mcp 板条箱暴露了整个ContractEngine 模型上下文协议（JSON-RPC 2.0通过标准输入）。

cargo install agentic-contract-mcp

配置Claude桌面

增添 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "agentic-contract": {
      "command": "agentic-contract-mcp",
      "args": ["serve"]
    }
  }
}

零配置：默认为 ~/.agentic/contract.acon.用覆盖 "args": ["--path", "/path/to/contract.acon", "serve"].

配置VS代码/光标

增添 .vscode/settings.json:

{
  "mcp.servers": {
    "agentic-contract": {
      "command": "agentic-contract-mcp",
      "args": ["serve"]
    }
  }
}

LLM能得到什么

类别	计数	示例
工具	38	`policy_add`, `policy_check`, `risk_limit_set`, `approval_request`, `violation_report`, `contract_crystallize` ...
资源	4	`acon://contract/stats`, `acon://contract/policies`, `acon://contract/violations` ...
提示	4	`contract_review`, `contract_setup`, `contract_audit`, `contract_risk_assessment`

服务器模式

对于云/服务器部署，设置身份验证令牌：

export AGENTIC_TOKEN="$(openssl rand -hex 32)"
agentic-contract-mcp serve

常见工作流

行动前政策检查

1. policy_check("deploy to production")
2. If denied → stop, report violation
3. If require_approval → approval_request(...)
4. If allowed → proceed

预算控制代理人

1. risk_limit_set("API spend", max=100, type="budget")
2. Before each call: risk_limit_check("API spend", 0.05)
3. If exceeded → violation_report(...)

合规义务

1. obligation_add("Submit weekly report", deadline="2026-03-07T17:00:00Z")
2. Periodically: obligation_check()
3. On overdue → violation_report(...)

运作原理

AgenticContract将所有治理数据存储为 类型化实体 以自定义二进制格式。实体代表治理原语（政策、风险限制、批准、条件、义务、违规）。该引擎在运行时评估策略、跟踪限制并记录违规行为。

为了提高性能和安全性，核心运行时是用Rust编写的。所有州都住在一个便携式 .acon 二进制文件——没有外部数据库，没有托管服务。MCP服务器通过JSON-RPC stdio公开了完整的引擎。

治理模式的详细内容：

实体是治理原语——六种类型：

类型	内容	示例
政策	行为约束	“周五没有生产部署”（拒绝，全局范围）
风险限额	量化边界	“API支出”（预算，最高100美元，当前47.50美元）
审批规则	高风险行动的大门	“生产部署需要团队领导批准”
条件	先决条件检查	“部署前必须通过测试”（阈值条件）
义务	跟踪承诺	“在3月7日前提交合规报告”（待定，截止日期）
违反	违规记录	“14:32时超过速率限制”（严重程度）

政策行动 --四种类型： allow · deny · require_approval · audit_only

风险限额类型 --四种类型： rate · threshold · budget · count

违规严重程度 --四个级别： info · warning · critical · fatal

File format details

+-------------------------------------+
|  HEADER           64 bytes          |  Magic(ACON) . version . flags . entity counts . timestamps
+-------------------------------------+
|  POLICY TABLE     fixed-size rows   |  id . label . scope . action . active . conditions . tags
+-------------------------------------+
|  RISK LIMIT TABLE fixed-size rows   |  id . label . type . current . max . window
+-------------------------------------+
|  APPROVAL TABLE   fixed-size rows   |  rules . requests . decisions
+-------------------------------------+
|  CONDITION TABLE  fixed-size rows   |  id . label . type . expression
+-------------------------------------+
|  OBLIGATION TABLE fixed-size rows   |  id . label . status . deadline . assignee
+-------------------------------------+
|  VIOLATION TABLE  fixed-size rows   |  id . description . severity . actor . timestamp
+-------------------------------------+
|  CHECKSUM         BLAKE3            |  Integrity verification
+-------------------------------------+

二进制格式使用 b"ACON" 魔术字节、用于O（1）实体访问的固定大小记录和用于完整性的BLAKE3校验和。没有JSON解析开销。没有外部服务。即时访问。

完整格式规范->

部署模型

默认情况下为独立： AgenticContract可独立安装和操作。与AgentMemory或其他姐妹的整合是可选的，从来不是必需的。
默认情况下，本地优先： 所有治理数据都存在于一个单一的 .acon 文件系统上的二进制文件。

区域	默认行为	控件
文件位置	`~/.agentic/contract.acon`	`ACON_PATH=/custom/path.acon`
服务器身份验证	服务器模式下需要	`AGENTIC_TOKEN=<hex>`
传输	stdio（JSON-RPC 2.0）	`agentic-contract-mcp serve`
帧大小限制	8 MiB最大消息	`MAX_CONTENT_LENGTH_BYTES`
JSON-RPC版本	严格2.0验证	拒绝1.0和无效版本
策略范围	全局、会话或代理	每个策略范围分配

验证

套件	测试
锈芯发动机	33	所有6种实体类型的单元测试+SDK trait impls
发动机提前应力	55	全部16种高级功能+大型数据集+错误路径
现有应力/边缘情况	14	边界条件、Unicode、并发性
MCP服务器压力	80	所有38个工具、协议合规性、传输、并发性
服务器压力	30	提示、资源、传输边缘案例、身份验证
CLI集成	41	所有子命令、错误参数、持久性、工作流
边缘案例先进	29	MCP质量标准合规性
MCP库单元测试	6	传输和JSON-RPC验证
总计	288	全部通过

一篇研究论文：

论文一：代理合同——人工智能代理的策略引擎

存储库结构

这是一个Cargo工作区monorepo，包含核心库、MCP服务器、CLI和FFI绑定。

agentic-contract/
├── Cargo.toml                       # Workspace root
├── crates/
│   ├── agentic-contract/            # Core library (policy engine, file format, advanced capabilities)
│   ├── agentic-contract-mcp/        # MCP server (22 core + 16 advanced tools)
│   ├── agentic-contract-cli/        # CLI binary: acon (policy/limit/approval/obligation/violation)
│   └── agentic-contract-ffi/        # FFI bindings (C header + shared library)
├── python/                          # Python SDK (PyPI: agentic-contract)
├── npm/wasm/                        # WebAssembly bindings
├── paper/                           # Research paper (Paper I: policy engine)
├── scripts/                         # Install, CI, and guardrail scripts
├── docs/                            # Documentation (public pages, ecosystem kit)
└── .github/workflows/               # CI/CD (build, test, release, guardrails)

运行测试

# All workspace tests (unit + integration + stress)
cargo test --workspace

# Core engine tests only
cargo test -p agentic-contract

# MCP server stress tests
cargo test -p agentic-contract-mcp --test phase1_mcp_stress

# CLI integration tests
cargo test -p agentic-contract-cli --test cli_integration

# Guardrails
bash scripts/check-canonical-sister.sh

隐私与安全

所有合同数据都保留在本地 在你的 .acon 文件——没有云，没有遥测，没有网络调用
服务器模式要求显式身份验证 通过 AGENTIC_TOKEN 环境变量
MCP传输硬化 具有内容长度帧和8 MiB消息限制
二进制格式包括BLAKE3校验和 用于完整性验证
运行时没有外部依赖关系 --发动机是独立的
向以下人员报告漏洞：security@agentralabs.tech

贡献

看贡献.md 用于开发设置和指南。所有捐款都需要：

cargo fmt --all -- --check
cargo clippy --workspace --all-targets -- -D warnings
cargo test --workspace
bash scripts/check-canonical-sister.sh

许可证

麻省理工学院——见许可证.

_{Built by Agentra Labs}

使用说明

代理合同

每个AI代理都不受控制。

已解决的问题（请先阅读）

MCP工具（22核+16高级功能）

核心工具

高级工具（16）

基准测试

为什么代理合同

安装

包装经理

快速入门

CLI--通过4个命令实施治理

Python SDK——5行受管代理

MCP——让克劳德执行合同

MCP服务器

配置Claude桌面

配置VS代码/光标

LLM能得到什么

服务器模式

常见工作流

行动前政策检查

预算控制代理人

合规义务

运作原理

部署模型

验证

存储库结构

运行测试

隐私与安全

贡献

许可证

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