AWS近日开源了Dogwood，这是一款基于Cedar策略语言扩展的策略语言，通过引入时间条件，使规则能够对AI智能体先前的工具调用序列进行推理，而非仅针对单次请求进行独立判断。该项目采用Apache 2.0许可证发布，并已在AgentCore Policy中得到支持。
Cedar是AWS开发的一种用于访问控制的声明式策略语言，最初应用于Amazon Verified Permissions等服务。Dogwood在此基础上增加了时间维度，使策略能够表达涉及审批流程、速率限制和累计总额等需要跨多次操作进行状态追踪的场景。这一能力对于AI智能体在执行复杂任务时连续调用多个工具的场景尤为关键，企业可以借此对智能体的行为实施更细粒度的治理。
据AWS介绍，Dogwood的参考解释器目前尚未达到生产就绪状态，这意味着该语言仍处于早期采用阶段，适合开发者在非关键环境中进行测试和评估。AgentCore Policy对该语言的支持，表明AWS正将这一能力与其智能体管理工具链进行整合，以帮助企业统一管理智能体的权限和行为边界。
从行业背景看，随着大语言模型驱动的智能体在软件开发、客户支持、财务流程等企业场景中加速落地，如何对智能体的多步操作进行安全管控已成为企业采用AI技术时的核心关切之一。传统策略引擎通常以单次请求为评估单元，难以覆盖智能体在多次工具调用间维持状态、累积操作的需求。Dogwood的时序策略模型为这一问题提供了一种新的解决思路，也反映出云服务商正在将安全治理能力从静态权限管理向动态行为审计方向延伸。
目前，Dogwood的开源策略语言与AgentCore Policy的结合，为开发者在构建智能体应用时提供了更灵活的策略定义方式。随着参考解释器逐步成熟并进入生产环境，该语言有望成为AI智能体治理工具链中的一个重要组成部分，推动企业级AI应用在合规与安全框架下更有序地发展。
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