使用語意管理政策的最佳做法

如要有效治理，工具及參數的說明必須準確、清楚且完整。代理系統 (包括代理本身和語意管理政策等管理層) 需要比人類更詳細的資訊，才能瞭解可用工具的適用性。

提供最明確的工具說明

清楚說明 MCP 工具，以及這些工具所需的參數。

語意管理系統會強制執行下列說明長度限制：

如果語意控管執行階段收到的說明超出上述任一限制，系統會將說明截斷至規定上限，並記錄訊息。

語意管理政策專門用於對建議的工具呼叫執行階段安全檢查。在腦力激盪、規劃或推論等多輪對話中，這項功能不會攔截、封鎖或修改使用者與代理程式 LLM 之間的標準對話。只有在模型提議叫用工具來執行動作時，政策引擎才會攔截及評估要求。

假設有一個代理具有 initiate_marketing_campaign 工具，並受下列限制條件約束：

對話式規劃：使用者要求代理程式「幫我設計多管道行銷廣告活動，宣傳我們即將推出的秋季新品。」LLM 會與使用者進行多輪對話，自由討論策略、草擬電子郵件內容，以及調整目標客層。由於模型是進行對話式推理，而非提議採取行動，因此政策引擎不會封鎖或拒絕這些輪次。
工具叫用：策略確定後，使用者說：「看起來很棒，現在就啟動行銷廣告活動。」大型語言模型會生成建議的工具呼叫，做為回覆：
```
initiate_marketing_campaign(campaign_name="Fall Launch", budget=50000)
```
政策介入和拒絕：Agent Gateway 會攔截這項提議的工具呼叫，並將其傳送至政策引擎。政策引擎會根據限制條件評估動作，判斷工作階段記錄中沒有主管核准，並發出 DENY 判決。工具呼叫會在執行前遭到封鎖，且系統會將結構化拒絕理由傳回給代理程式。

在適當的監督授權記錄在案後，考慮使用相同的行銷代理商：

核准：使用者指定「我的經理 (公司行銷副總裁，電子郵件地址為 jordan@example.com) 已審查簡報，並核准秋季發布活動的 $50,000 美元預算。Please initiate it.」

工具叫用：LLM 建議叫用動作：

initiate_marketing_campaign(campaign_name="Fall Launch", budget=50000, approval="jordan@example.com")

政策評估和核准：政策引擎會攔截工具呼叫，在對話輪次記錄中驗證是否已記錄管理員核准，並發出 ALLOW 裁決。Agent Gateway 會將通話轉送至基礎工具端點，讓動作正常進行。

良好的限制條件可消除模糊不清之處、指定確切的限制 (財務、時間或地理位置)，並使用與代理程式所用工具相符的語言。

情境：測試環境。
工具： provision_cloud_server (參數：region、instance_type、 duration_hours)。
工具說明：提交要求，在特定區域使用特定執行個體類型佈建雲端伺服器，並在指定時間長度內保留。
有效限制： 「僅允許在『us-east』或『eu-west』區域佈建雲端伺服器。拒絕任何佈建「gpu-large」或「gpu-xlarge」執行個體類型的要求。duration_hours 參數最多只能設為 72 小時。"
優勢：使用與工具說明一致的語言，並明確提及工具接受的參數。

情境：發放帳戶抵免額。
工具： apply_account_credit (參數：account_id、credit_amount、 reason_category)。
有效限制： 「Limit account credits to a maximum of $50 per interaction. 如果 reason_category 為「shipping_delay」，且原始訂單日期在 5 天前，請勿套用任何抵免額。"
優勢：設定嚴格的金額門檻，並根據時間和類別，搭配邏輯條件。

不良的限制條件通常含糊不清、使用主觀語言，或無法直接對應至工具或工具參數的說明。

撰寫限制條件時，請遵循下列規範：

測試限制：您可以使用模擬測試模式測試自然語言限制，該模式會評估政策，但不會強制執行。