§ PLATTFORM / RICHTLINIENDURCHSETZUNG
Richtlinien, die entscheiden, bevor der Agent handelt.
Eine Regel im Prompt ist eine Bitte. Execlave macht daraus eine Entscheidung: Bevor eine kontrollierte Aktion läuft, fragt der Agent Execlave, und die Aktion wird erlaubt, markiert, blockiert oder für einen Menschen angehalten. Die Entscheidung fällt synchron, und jeder Verstoß landet mit der Richtlinienversion, die ihn ausgelöst hat, im Audit-Trail.
§ FUNKTIONEN
Durchsetzung, nicht nur Beobachtung
Observability zeigt, was ein Agent getan hat. Durchsetzung entscheidet, was er tun darf, bevor er es tut.
Durchsetzung, nicht nur Beobachtung
01 / Funktion
Eine Entscheidung vor jeder Aktion
Der Agent ruft Execlave per SDK oder Enforce-API auf, bevor er handelt. Jede zutreffende Richtlinie blockiert, warnt, beobachtet oder verlangt eine Freigabe. Ausgabeprüfungen wie Klassifikator-, Qualitätsschwellen- und Groundedness-Richtlinien bewerten das aufgezeichnete Ergebnis danach.
Gewährte Berechtigungen werden auf Drift überwacht →02 / Funktion
19 durchgesetzte Richtlinientypen
Unter anderem Zugriffskontrolle, Datenbeschränkung, PII-Zugriff, Injection-Scan, Kosten- und Budgetgrenzen, Datensatzlimits, externe Aufrufe, Tool-Aufrufe, Tool-Integrität und Tool-Ausgabe-Scan. Eigene Regeln schreiben Sie als CEL-Ausdruck, in Rego oder als Aufruf Ihres eigenen Validators.
03 / Funktion
Freigaben an die Aktion gebunden
Eine Freigaberichtlinie hält die Aktion für einen Menschen an. Die Freigabe erzeugt ein Zertifikat, das an genau diese Aktion gebunden ist: Es läuft ab, gilt nur einmal und ist im Audit-Trail verankert. Die SDKs führen darunter keine andere Aktion aus.
04 / Funktion
Richtlinien als Code, vorher getestet
Legen Sie Richtlinien als JSON oder YAML in Ihr Repository. Die CLI prüft sie und zeigt einen Plan, bevor sie etwas anwendet. Ein Probelauf testet Richtlinien an Beispiel-Traces, und jede Richtlinie behält ihre Versionshistorie.
§ GEMESSEN
In Produktion gemessen
Die Enforce-Entscheidung auf api.execlave.com (EU West, Amsterdam), gemessen am 29. Oktober 2026 über 300 Aufrufe: API-Key-Authentifizierung, Datenbankabfragen und Richtlinienauswertung, gelesen aus dem Server-Timing-Header jeder Antwort. Die Netzwerkzeit des Clients steht separat, und es lief keine modellgestützte semantische Prüfung.
In Produktion gemessen
§ EINFÜHREN
So setzen Sie eine Richtlinie für einen KI-Agenten durch
Erst beobachten, dann durchsetzen. Jeder Schritt lässt sich zurücknehmen, ohne den Agenten neu auszurollen.
So setzen Sie eine Richtlinie für einen KI-Agenten durch
Agent instrumentieren
Registrieren Sie den Agenten und rufen Sie vor jeder kontrollierten Aktion Enforce auf, mit dem JavaScript- oder Python-SDK oder mit POST /api/v1/policies/enforce.
Richtlinie schreiben
Legen Sie sie im Dashboard, über die API oder als JSON- oder YAML-Datei an, die Sie mit execlave policies sync anwenden. Sie können auch einen Entwurf aus einer Beschreibung in Klartext erzeugen und ihn vor dem Speichern prüfen.
Probelauf
Testen Sie sie mit POST /api/v1/policies/test oder execlave policies test an Beispiel-Traces. Nichts wird durchgesetzt; Sie sehen, welche Traces bestehen oder verstoßen würden.
Im Beobachtungsmodus starten
Begrenzen Sie die Richtlinie auf einen Agenten oder eine Umgebung und setzen Sie sie auf Beobachten. Verstöße werden erfasst, während jede Aktion weiterläuft.
Auf Blockieren oder Freigabe umstellen
Wenn die Verstöße die erwarteten sind, ändern Sie den Modus. Entscheidungen nach der Änderung verwenden den neuen Modus; am Agenten selbst ändert sich nichts.
§ FRAGEN
Richtliniendurchsetzung für KI-Agenten, beantwortet
Richtliniendurchsetzung für KI-Agenten, beantwortet
Was ist Richtliniendurchsetzung für KI-Agenten?
Richtliniendurchsetzung für KI-Agenten ist eine Prüfung außerhalb des Agenten, die entscheidet, ob eine Aktion laufen darf, bevor sie läuft. Anders als Anweisungen im Prompt kann der Agent sie nicht wegargumentieren, und anders als Logging stoppt sie die Aktion, statt sie hinterher zu beschreiben.
Was passiert, wenn eine Richtlinie greift?
Das hängt vom Modus der Richtlinie ab. Blockieren stoppt die Aktion. Freigabe verlangen hält sie an, bis ein Mensch entscheidet. Warnen und Beobachten lassen sie laufen und erfassen den Verstoß. Jeder Verstoß wird mit Agent, Richtlinie und deren Version in den hash-verketteten Audit-Trail geschrieben.
Wie schnell ist die Richtlinienprüfung?
Die Richtlinienprüfung ist eine synchrone Entscheidung, bevor die Aktion ausgeführt wird, und jede Enforce-Antwort meldet ihre serverseitige Dauer im Server-Timing-Header. In Produktion gemessen am 29. Oktober 2026 dauerte die serverseitige Entscheidung im Median 19,9 ms und bei p99 27,0 ms, einschließlich API-Key-Authentifizierung. Ihr Client fügt die Netzwerkzeit hinzu, und die optionale modellgestützte semantische Stufe fügt Modelllatenz hinzu. Methode, Labor- und Produktionswerte unter /benchmarks.
Was passiert, wenn Execlave nicht erreichbar ist oder eine Prüfung fehlschlägt?
Jede Richtlinie hat einen Fehlermodus: Fail open, der Standard, lässt die Aktion weiterlaufen, wenn ihre Prüfung einen Fehler hat; fail closed blockiert sie. Die SDKs verhalten sich standardmäßig fail open, wenn der Dienst nicht erreichbar ist. Setzen Sie enforcementOnOutage auf fail_closed (enforcement_on_outage in Python) für Agenten, die dann stoppen müssen.
Kann ich eigene Regeln schreiben?
Ja. Ausdrucksrichtlinien verwenden CEL, Rego-Richtlinien laufen als WebAssembly kompiliert auf der Engine von Open Policy Agent, und ein eigener Validator ruft Ihren Endpunkt auf. Zusätzlich gibt es Klartextregeln, die ein Modell beurteilt; sie können nur beobachten oder warnen, nie blockieren.
Kann ich eine Richtlinie testen, bevor sie die Produktion betrifft?
Ja, auf drei Wegen. Ein Probelauf wertet Richtlinien an Beispiel-Traces aus, ohne sie durchzusetzen. Der Beobachtungsmodus erfasst Verstöße im Live-Verkehr, während jede Aktion läuft. Und die CLI zeigt einen Plan dessen, was sie anlegen oder ändern wird, bevor Sie --apply angeben.
Funktioniert die Durchsetzung mit meinem Agenten-Framework?
Sie funktioniert mit jedem Agenten, der vor dem Handeln einen HTTP-Aufruf machen kann. Die SDKs für JavaScript und Python kapseln den Aufruf, und die Enforce-API steht direkt zur Verfügung. Ein Agent, der Execlave nie aufruft, liegt außerhalb der Kontrolle.
§ VERGLEICH
Execlave im Vergleich zu anderen Orten für eine Regel
Prompt-Anweisungen und API-Gateways schränken Agenten beide ein. Keines trifft pro Aktion eine Entscheidung, die Agent, Tool und Daten kennt und einen Nachweis hinterlässt.
Execlave im Vergleich zu anderen Orten für eine Regel
| Aspekt | Prompt-Anweisungen | API-Gateway | Execlave-Durchsetzung |
|---|---|---|---|
| Wo die Regel liegt | Im Kontext des Modells | Am Netzwerkrand | Außerhalb des Agenten, vor jeder kontrollierten Aktion |
| Kann der Agent sie umgehen | Ja, durch Injection oder Drift | Nur bei Verkehr, der es umgeht | Nicht, solange der Agent instrumentiert ist |
| Was sie versteht | Text | Routen, Schlüssel und Payloads | Agent, Tool, Daten, Kosten und Umgebung |
| Menschliche Freigabe | Nein | Nicht eingebaut | An die exakte Aktion gebunden, einmalig |
| Nachweis | Keiner | Zugriffslogs | Hash-verkettete Verstöße mit Richtlinienversion |
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