wehub-resource-sync
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search:
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exclude: true
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# 安全防护措施
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安全防护措施使你能够对用户输入和智能体输出进行检查和验证。例如，假设你有一个智能体使用非常智能（因而较慢/昂贵）的模型来帮助处理客户请求。你不会希望恶意用户要求模型帮他们做数学作业。因此，你可以使用快速/便宜的模型运行安全防护措施。如果安全防护措施检测到恶意使用，它可以立即引发错误，并阻止昂贵的模型运行，从而节省时间和成本（**当使用阻塞式安全防护措施时；对于并行安全防护措施，昂贵的模型可能已经在安全防护措施完成之前开始运行。详见下方“执行模式”**）。
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安全防护措施有两种：
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1. 输入安全防护措施会在初始用户输入上运行
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2. 输出安全防护措施会在最终智能体输出上运行
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## 工作流边界
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安全防护措施会附加到智能体和工具上，但它们并不会全都在工作流中的同一位置运行：
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- **输入安全防护措施**仅对链中的第一个智能体运行。
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- **输出安全防护措施**仅对生成最终输出的智能体运行。
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- **工具安全防护措施**会在每次自定义函数工具调用时运行，其中输入安全防护措施在执行前运行，输出安全防护措施在执行后运行。
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如果你的工作流包含管理者、任务转移或委托的专家，并且需要对每次自定义函数工具调用进行检查，请使用工具安全防护措施，而不要只依赖智能体级别的输入/输出安全防护措施。
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## 输入安全防护措施
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输入安全防护措施分 3 步运行：
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1. 首先，安全防护措施会接收传递给智能体的相同输入。
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2. 接下来，安全防护措施函数会运行并生成 [`GuardrailFunctionOutput`][agents.guardrail.GuardrailFunctionOutput]，该输出随后会包装为 [`InputGuardrailResult`][agents.guardrail.InputGuardrailResult]
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3. 最后，我们检查 [`.tripwire_triggered`][agents.guardrail.GuardrailFunctionOutput.tripwire_triggered] 是否为 true。如果为 true，则会引发 [`InputGuardrailTripwireTriggered`][agents.exceptions.InputGuardrailTripwireTriggered] 异常，以便你可以适当地回应用户或处理该异常。
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!!! Note
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输入安全防护措施旨在针对用户输入运行，因此只有当智能体是*第一个*智能体时，该智能体的安全防护措施才会运行。你可能会疑惑，为什么 `guardrails` 属性在智能体上，而不是传递给 `Runner.run`？这是因为安全防护措施往往与实际的智能体相关——你会为不同的智能体运行不同的安全防护措施，因此将代码放在一起有助于可读性。
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### 执行模式
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输入安全防护措施支持两种执行模式：
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- **并行执行**（默认，`run_in_parallel=True`）：安全防护措施会与智能体的执行并发运行。这能提供最佳延迟，因为二者会同时启动。不过，如果安全防护措施失败，智能体在被取消之前可能已经消耗了 token 并执行了工具。
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- **阻塞执行**（`run_in_parallel=False`）：安全防护措施会在智能体启动*之前*运行并完成。如果安全防护措施的警戒线被触发，智能体就永远不会执行，从而避免 token 消耗和工具执行。这非常适合成本优化，以及你希望避免工具调用可能产生副作用的场景。
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## 输出安全防护措施
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输出安全防护措施分 3 步运行：
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1. 首先，安全防护措施会接收智能体生成的输出。
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2. 接下来，安全防护措施函数会运行并生成 [`GuardrailFunctionOutput`][agents.guardrail.GuardrailFunctionOutput]，该输出随后会包装为 [`OutputGuardrailResult`][agents.guardrail.OutputGuardrailResult]
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3. 最后，我们检查 [`.tripwire_triggered`][agents.guardrail.GuardrailFunctionOutput.tripwire_triggered] 是否为 true。如果为 true，则会引发 [`OutputGuardrailTripwireTriggered`][agents.exceptions.OutputGuardrailTripwireTriggered] 异常，以便你可以适当地回应用户或处理该异常。
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!!! Note
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输出安全防护措施旨在针对最终智能体输出运行，因此只有当智能体是*最后一个*智能体时，该智能体的安全防护措施才会运行。与输入安全防护措施类似，我们这样做是因为安全防护措施往往与实际的智能体相关——你会为不同的智能体运行不同的安全防护措施，因此将代码放在一起有助于可读性。
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输出安全防护措施总是在智能体完成后运行，因此它们不支持 `run_in_parallel` 参数。
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## 工具安全防护措施
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工具安全防护措施会封装**工具调用**，并允许你在执行前后验证或阻止工具调用。它们配置在工具本身上，并在每次调用该工具时运行。
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- 输入工具安全防护措施会在工具执行前运行，可以跳过调用、用一条消息替换输出，或触发警戒线。
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- 输出工具安全防护措施会在工具执行后运行，可以替换输出或触发警戒线。
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- 如果某个函数工具需要审批，输入工具安全防护措施通常会在审批之后、执行之前立即运行。当你希望这些输入检查在发出待审批中断之前运行时，请将 [`RunConfig.tool_execution`][agents.run.RunConfig.tool_execution] 设置为 [`ToolExecutionConfig(pre_approval_tool_input_guardrails=True)`][agents.run.ToolExecutionConfig]。通过此预审批检查的调用，在审批之后、工具执行之前仍会再次接受检查。
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- 工具安全防护措施仅适用于使用 [`function_tool`][agents.tool.function_tool] 创建的函数工具。任务转移会经过 SDK 的任务转移管道，而不是常规函数工具管道，因此工具安全防护措施不适用于任务转移调用本身。托管工具（`WebSearchTool`、`FileSearchTool`、`HostedMCPTool`、`CodeInterpreterTool`、`ImageGenerationTool`）和内置执行工具（`ComputerTool`、`ShellTool`、`ApplyPatchTool`、`LocalShellTool`）也不使用此安全防护措施管道，并且 [`Agent.as_tool()`][agents.agent.Agent.as_tool] 目前不直接暴露工具安全防护措施选项。
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详情请参阅下面的代码片段。
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## 警戒线
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如果输入或输出未通过安全防护措施，安全防护措施可以通过警戒线发出信号。一旦我们发现某个安全防护措施触发了警戒线，就会立即引发 `{Input,Output}GuardrailTripwireTriggered` 异常并停止智能体执行。
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## 安全防护措施的实现
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你需要提供一个接收输入并返回 [`GuardrailFunctionOutput`][agents.guardrail.GuardrailFunctionOutput] 的函数。在这个示例中，我们会通过在底层运行一个智能体来实现这一点。
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```python
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from pydantic import BaseModel
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from agents import (
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Agent,
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||
GuardrailFunctionOutput,
|
||
InputGuardrailTripwireTriggered,
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||
RunContextWrapper,
|
||
Runner,
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||
TResponseInputItem,
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||
input_guardrail,
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)
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class MathHomeworkOutput(BaseModel):
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is_math_homework: bool
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||
reasoning: str
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||
guardrail_agent = Agent( # (1)!
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name="Guardrail check",
|
||
instructions="Check if the user is asking you to do their math homework.",
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||
output_type=MathHomeworkOutput,
|
||
)
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||
|
||
|
||
@input_guardrail
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||
async def math_guardrail( # (2)!
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||
ctx: RunContextWrapper[None], agent: Agent, input: str | list[TResponseInputItem]
|
||
) -> GuardrailFunctionOutput:
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||
result = await Runner.run(guardrail_agent, input, context=ctx.context)
|
||
|
||
return GuardrailFunctionOutput(
|
||
output_info=result.final_output, # (3)!
|
||
tripwire_triggered=result.final_output.is_math_homework,
|
||
)
|
||
|
||
|
||
agent = Agent( # (4)!
|
||
name="Customer support agent",
|
||
instructions="You are a customer support agent. You help customers with their questions.",
|
||
input_guardrails=[math_guardrail],
|
||
)
|
||
|
||
async def main():
|
||
# This should trip the guardrail
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||
try:
|
||
await Runner.run(agent, "Hello, can you help me solve for x: 2x + 3 = 11?")
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||
print("Guardrail didn't trip - this is unexpected")
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||
|
||
except InputGuardrailTripwireTriggered:
|
||
print("Math homework guardrail tripped")
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||
```
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1. 我们将在安全防护措施函数中使用这个智能体。
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2. 这是安全防护措施函数，它接收智能体的输入/上下文并返回结果。
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3. 我们可以在安全防护措施结果中包含额外信息。
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4. 这是定义工作流的实际智能体。
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输出安全防护措施类似。
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```python
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from pydantic import BaseModel
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||
from agents import (
|
||
Agent,
|
||
GuardrailFunctionOutput,
|
||
OutputGuardrailTripwireTriggered,
|
||
RunContextWrapper,
|
||
Runner,
|
||
output_guardrail,
|
||
)
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||
class MessageOutput(BaseModel): # (1)!
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response: str
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||
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||
class MathOutput(BaseModel): # (2)!
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||
reasoning: str
|
||
is_math: bool
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||
|
||
guardrail_agent = Agent(
|
||
name="Guardrail check",
|
||
instructions="Check if the output includes any math.",
|
||
output_type=MathOutput,
|
||
)
|
||
|
||
@output_guardrail
|
||
async def math_guardrail( # (3)!
|
||
ctx: RunContextWrapper, agent: Agent, output: MessageOutput
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||
) -> GuardrailFunctionOutput:
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||
result = await Runner.run(guardrail_agent, output.response, context=ctx.context)
|
||
|
||
return GuardrailFunctionOutput(
|
||
output_info=result.final_output,
|
||
tripwire_triggered=result.final_output.is_math,
|
||
)
|
||
|
||
agent = Agent( # (4)!
|
||
name="Customer support agent",
|
||
instructions="You are a customer support agent. You help customers with their questions.",
|
||
output_guardrails=[math_guardrail],
|
||
output_type=MessageOutput,
|
||
)
|
||
|
||
async def main():
|
||
# This should trip the guardrail
|
||
try:
|
||
await Runner.run(agent, "Hello, can you help me solve for x: 2x + 3 = 11?")
|
||
print("Guardrail didn't trip - this is unexpected")
|
||
|
||
except OutputGuardrailTripwireTriggered:
|
||
print("Math output guardrail tripped")
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||
```
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1. 这是实际智能体的输出类型。
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2. 这是安全防护措施的输出类型。
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3. 这是安全防护措施函数，它接收智能体的输出并返回结果。
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4. 这是定义工作流的实际智能体。
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最后，以下是工具安全防护措施的示例。
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```python
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import json
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from agents import (
|
||
Agent,
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||
Runner,
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||
ToolGuardrailFunctionOutput,
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function_tool,
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||
tool_input_guardrail,
|
||
tool_output_guardrail,
|
||
)
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@tool_input_guardrail
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def block_secrets(data):
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args = json.loads(data.context.tool_arguments or "{}")
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if "sk-" in json.dumps(args):
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return ToolGuardrailFunctionOutput.reject_content(
|
||
"Remove secrets before calling this tool."
|
||
)
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||
return ToolGuardrailFunctionOutput.allow()
|
||
|
||
|
||
@tool_output_guardrail
|
||
def redact_output(data):
|
||
text = str(data.output or "")
|
||
if "sk-" in text:
|
||
return ToolGuardrailFunctionOutput.reject_content("Output contained sensitive data.")
|
||
return ToolGuardrailFunctionOutput.allow()
|
||
|
||
|
||
@function_tool(
|
||
tool_input_guardrails=[block_secrets],
|
||
tool_output_guardrails=[redact_output],
|
||
)
|
||
def classify_text(text: str) -> str:
|
||
"""Classify text for internal routing."""
|
||
return f"length:{len(text)}"
|
||
|
||
|
||
agent = Agent(name="Classifier", tools=[classify_text])
|
||
result = Runner.run_sync(agent, "hello world")
|
||
print(result.final_output)
|
||
``` |