出站代理的预发送验证——在 send() 前放置的独立守护,确保每条消息(邮件、社交、客服回复)均经过发送前检查。
当代理商代表公司说话时, “模型小心” 不是一个控制是一项面向实际任务的技能,主要用于. 起草信件的生产者模型不能也是批准控制;代理- 验证商。
从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;
若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。
当代理以公司名义对外发言时,“模型已谨慎处理”并非一项有效控制措施。起草消息的生成模型,不能同时充当批准该消息的控制方。agent-verifier 是一个轻量、独立的守护模块,置于 send() 调用之前,确保每条外发消息均获得独立裁决,并生成每条消息级别的日志,供监管机构审阅。仅依赖 Python 3.10+ 标准库;LLM 由使用者自行提供。
该库位于 {baseDir}/agent_verifier。示例禁用词列表见:{baseDir}/redlist.example.txt。
适用于所有代表公司发送外发文本的代理栈——例如冷启动触达、客服回复、社交媒体发文、系统通知等——尤其适用于受监管环境(如 FCA/ICO),此时需为每条消息提供独立的合规性声明。agent-verifier 是一个需集成至 send() 前端的库,而非命令行工具(CLI)。
将库安装至项目中(pip install -e {baseDir}),或直接引入单文件 {baseDir}/agent_verifier/verifier.py —— 无任何第三方依赖。
from agent_verifier import Verifier
# 自行提供 LLM:任意可调用对象(签名:(prompt: str) -> str)。OpenAI、Anthropic、
# Gemini、Ollama 等均可适配。语义轴为可选;若省略 llm 参数,则跳过该检查。
def my_llm(prompt: str) -> str:
...
v = Verifier(
redlist_path="redlist.txt",
llm=my_llm,
weekend_block_days=("Saturday", "Sunday"),
timezone_name="Europe/London",
)
result = v.verify(
subject="Quick question on AI procurement",
body="Hi — saw your council just published its AI strategy...",
recipient="ceo@somecouncil.gov.uk",
campaign="cold-outreach-2026-q2",
)
if not result.can_send:
alert(result) # 阻断 — 不得发送
elif result.verdict == "WARN":
log_warn(result); send(...) # 警告 — 发送并记录日志
else:
send(...) # 通过 — 静默发送
result 是结构化的 VerifyResult 实例,可通过 to_dict() 方法序列化为审计凭证。
verified / unverifiable / failed(任一 failed → 阻断;任一 unverifiable → 警告),同时执行机密性与清晰度检查。{baseDir}/... 形式 —— 切勿硬编码。prompt_template= 显式覆盖)。regex: 开头的行将被编译为 Python 正则表达式;以 # 开头的行视为注释。详见 {baseDir}/redlist.example.txt。