TrustLoopGuard

嘿，Product Hunt 朋友们：

我在生产环境中测试 AI 智能体后，发现了一个反复出现的共性缺口，于是开发了 TrustLoopGuard：团队可以评估智能体的输出内容，但风险往往发生在它执行操作的阶段。

智能体可能发起退款、发送邮件、更新客户记录、调用 API、部署代码或是删除数据。关键问题在于，在副作用产生之前，这个具体操作应该被允许、阻止、重写还是提交审批。

TrustLoopGuard 就部署在这个边界上。你的应用发送拟议输出或工具调用及其上下文，运行时会检查策略、权限、价值观、来源和审批规则，然后返回带追踪链路的类型化决策。涉及资金的操作还会添加持久化授权状态以及决策和执行凭据。

它是开源且可自托管的，提供 TypeScript、Python 和 Rust SDK，一个与供应商兼容的网关，同时支持 MCP/工具调用路径。

我提前发布这个项目，因为具体用例仍在探索中。我想了解，如今团队对哪些不可逆操作最难以放心。