OpenAPPA：不搞坏 Agent 的确定性 AI 护栏，工具调用可用性从 40% 提到 90%

motakuk · hn · 2026-09-28

Archestra 团队发布开源项目 OpenAPPA，解决企业 Agent 接入工具越多越容易失控泄露敏感数据的问题。

• 现有护栏两类都有硬伤：基于 LLM-as-judge 的非确定性护栏易受 prompt injection 攻击，在其基准上约 10% 数据泄露；Cedar、OPA、FIDES 等确定性护栏需大量 case-specific 的 IF-ELSE 策略，会搞坏 Agent（约 59% 可用性损失）。
• OpenAPPA 的思路是构建一种「数据特定」而非「场景特定」的策略语言，Agent 扩展时无需更新策略。
• 配合 remedy plan、DualLLM 模式等技巧，让 Agent 在限制内正常工作，可用性从约 40% 提升到约 90%，号称首个不破坏 Agent 的确定性护栏。
• 设计为可插拔，通过工具调用前后的 hooks 接入任意 Agent loop，提供 Claude Code 集成与 arXiv 论文。

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