设置权限边界是构建可验证、可干预、可回滚的执行约束体系，需从工具层（白名单+scope校验）、上下文层（工作区清理+硬性prompt约束+敏感内容过滤）和运行时策略（操作摘要确认+token拦截+高风险审批）三处协同实施，并以skill原子化与沙箱模式替代模型自由发挥。
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设置权限边界不是给模型“加锁”，而是构建一套可验证、可干预、可回滚的执行约束体系。GPT-6 Astra 本质是能动手的代理，它的越界往往发生在感知、决策、执行任一环节失控，而不是模型突然“变坏”。真正有效的边界控制，要从工具层、上下文层和运行时策略三处同时下手。
明确工具调用白名单
模型不会主动越权，但会响应提示词中隐含或模糊的工具需求。必须在 Agent 配置中显式声明「只允许调用哪些工具」，禁用全局工具发现（tool discovery）。
- 例如：处理 Excel 任务时，只开放
excel.read_sheet、excel.format_column、excel.save_as三个接口，彻底屏蔽shell.exec、file.delete、http.post等高危动作 - 避免使用泛化描述如“操作文件”，改用具体动作名 + 明确路径前缀限制，如仅允许读写
/workspace/reports/下的 .xlsx 文件 - 所有工具注册时必须带 scope 字段，Agent 运行前校验当前任务是否匹配该 scope
收紧上下文与工作区范围
越界常源于上下文过载——模型看到太多无关文件、历史命令或权限凭证，导致规划偏离原始目标。
- 启动前强制清理工作区：只保留本次任务必需的输入文件、Schema 定义、输出模板，其余全部移出或软链接隔离
- 在 Prompt 开头嵌入硬性约束语句，如：“你只能修改 ./src/utils/ 目录下的 Python 文件；禁止访问 ./config/、./tests/ 或任何以 __ 开头的文件”
- 对传入的代码/数据做预过滤：自动剔除注释中含敏感关键词（如 ‘sudo’、‘rm -rf’、‘DROP TABLE’）的片段，防止隐写注入
启用运行时防护钩子
不能只靠模型自觉，要在执行链路关键节点插入人工可控的检查点。
- 每轮 Action 前输出「拟执行操作摘要」，含工具名、参数、预期副作用，等待用户确认（可设为自动跳过阈值，如单次操作影响文件数 ≤3）
- 配置 token-level 拦截规则：当模型生成含
os.system(、subprocess.run(、eval(等字符串时，立即中断并报错 - 对高风险动作（如删除、覆盖、网络请求）强制 require approval flag，并记录操作指纹（时间、模型 ID、输入哈希、工具签名）用于事后审计
用 Skill 描述替代自由发挥
与其让模型临场判断“该不该做”，不如提前把边界编进 Skill 本身。
- Skill 的 description 必须写清触发条件，例如：“仅当用户明确要求‘迁移数据库结构’且提供 DDL 脚本时启用；查数据、导报表、改配置均不触发”
- 把 Skill 正文拆成原子操作模块，主流程只加载当前任务所需模块，避免模型读取冗余说明后自行组合危险逻辑
- 每个 Skill 执行前自动注入 sandbox mode 提示：“你现在处于受限沙箱，所有文件操作仅模拟，真实写入需二次确认”
