Agentao：为工具型LLM Agent提供治理与本地优先运行时

LLM智能体越来越作为执行系统运作：调用工具、修改本地状态、使用持久记忆并与外部协议交互。这些能力让智能体变得有用，但也带来了与过度授权操作、弱可审计性、提示注入、工具投毒和不受控副作用相关的风险。本文提出Agentao，一个面向工具使用型LLM智能体的治理式、本地优先运行时。Agentao通过分层架构将模型生成的动作提案与宿主授权的执行分离，该架构包括面向宿主的界面、宿主契约、运行时核心、经权限调解的工具系统，以及支持记忆、回放、插件、技能、子智能体和协议集成的子系统。我们描述了该系统的动机、威胁模型、设计目标、治理模型、执行流水线和结构化事件接口。Agentao不提供形式化安全保证；它展示的是如何将权限、状态、协议边界与执行轨迹变成显式的运行时抽象，以构建更可治理、更可检查、适合宿主控制的本地环境的智能体。代码公开发布于 https://github.com/jin-bo/agentao。