TealTiger

这个 Agent 能做什么，适合哪些场景？

TealTiger 是一个面向 LLM 应用和 AI 智能体的开源运行时治理 SDK，提供 TypeScript 与 Python 接口。它可包装现有模型客户端，在请求执行过程中进行提示注入、PII、密钥和内容检查，同时跟踪成本与预算。TealEngine 负责确定性策略判定，并支持 ENFORCE、MONITOR 和 REPORT_ONLY 等规则模式；每次判定都可生成结构化记录。TealProof、TealAudit、TealMonitor、TealMemory、TealDrift 等模块分别覆盖证明、审计、成本、记忆和行为漂移治理。核心能力以内嵌库方式运行，无需额外治理基础设施，仓库还提供可在本地启动的治理仪表盘；但这个仓库本身是中心仓库，主要 TypeScript 和 Python SDK 源码位于独立仓库或 Git 子模块中。

应用可以用 observe(client) 包装现有 LLM 客户端，自动记录每次请求的成本、关联 ID、审计事件、PII 报告和 P50/P95/P99 行为基线，并通过 freeze() 或 unfreeze() 控制紧急停用状态。需要主动拦截时，可使用 TealOpenAI 配置 piiDetection、promptInjection、contentModeration、单次请求预算和每日预算。更细粒度的治理由 TealEngine 读取策略并返回确定性的 ALLOW 或拒绝判定；工具白名单、会话时限、记忆写入来源和工作流继承等能力由相应模块执行。每项判定可形成可重建的结构化证据，并可导出为 JSON、SARIF 或 JUnit XML；TealProof 还描述了 Merkle 树与 RFC 3161 时间戳证明。治理仪表盘从 API 分别获取各面板数据，展示请求与成本 KPI、预算预测、防御流水线、行为漂移告警、冻结状态、模型路由和协议策略。

1. 维护 OpenAI 或 Anthropic 应用的工程团队，希望在不重写调用流程的情况下增加请求审计、成本归因和 PII 报告。
2. 运行可调用外部工具的智能体团队，需要用工具白名单和参数级 PII 规则阻止越权或敏感数据操作。
3. 平台安全团队需要以 ENFORCE、MONITOR 或 REPORT_ONLY 模式逐步上线确定性策略，并保留可重建的判定证据。
4. 控制多模型支出的团队，需要设置单请求、会话或每日预算，并利用断路器限制失控循环。
5. 运营多个智能体的团队，需要通过本地治理仪表盘查看成本消耗、拒绝次数、行为漂移和冻结状态。

如何安装或部署这个 Agent？

选择一种 SDK 安装路径。Python 快速入门使用：

pip install tealtiger

TypeScript 项目使用：

npm install tealtiger

不需要模型 API 密钥即可运行仓库提供的治理教程：

python examples/quickstart_governance.py

若要执行 README 中的真实 OpenAI 调用，需要在环境中提供 OPENAI_API_KEY。中心仓库并不直接承载全部 SDK 源码；需要源码及其子模块时使用：

git clone --recurse-submodules https://github.com/agentguard-ai/tealtiger.git

如何使用这个 Agent？

最小 Python 用法是创建带防护配置的 TealOpenAI 客户端，然后正常发起聊天请求：

import os
from tealtiger import TealOpenAI

client = TealOpenAI(
    api_key=os.environ["OPENAI_API_KEY"],
    guardrails={"prompt_injection": True},
)
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o-mini",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
)
print(response.security.decision)

若主要目标是低改造观测，可包装已有客户端：

from tealtiger.observe import observe, freeze

client = observe(OpenAI())
print(client.get_cost())

本地仪表盘由 API 和 Web 两部分分别启动：

cd dashboard/api
npm run dev

cd dashboard/web
npm run dev

API 使用端口 3100，界面使用端口 3000。要在 CI/CD 或运行前验证 JSON 策略，可执行：

npm install
npx ts-node scripts/validate-policy.ts ./my-policy.json

这个 Agent 有哪些优点和局限？

这个 Agent 与同类方案有什么区别？

与相关度最高的同类 agent 并排比较关键指标。

FollowAgents 如何评估这个 Agent？

常见问题