探索方向 01
Agent 可以调用哪些工具？
在工具真正执行之前，根据用户身份、Agent 角色与任务上下文，检查这次调用是否被允许。
例如
可以查询订单，
退款操作需要单独授权。
Speedle+ × AI · 应用探索
让 AI 的每一步，
都有权限边界。
当 AI 开始调用工具、访问知识、协作执行任务，
每一次行动，都需要清晰的授权。
一起探索如何用 Speedle，把可理解的访问策略带入 AI 应用。
基于开源授权引擎 · 持续探索中
Speedle+ 策略检查
agent actions
- support-agent 调用tool:orders.lookup ALLOW评估中
- support-agent 调用tool:orders.refund DENY评估中需单独授权
- research-agent 读取kb:public/handbook ALLOW评估中
- research-agent 读取kb:customers/acme DENY评估中超出数据范围
- writer-agent 写入docs:drafts/q4-plan ALLOW评估中
01探索方向
从三个真实问题开始。
把授权放在 AI 与外部世界交互的地方。
以下是我们希望共同探索的应用方向。
探索方向 02
哪些知识可以进入上下文？
在检索或返回知识之前检查访问权限，让文档、租户与数据范围的边界延续到 AI 问答中。
例如
同一个问题，
只检索当前用户有权访问的资料。
探索方向 03
协作的 Agent 如何划分权限？
探索将发起用户、执行 Agent 和运行上下文映射到授权请求，为不同职责定义不同的访问范围。
例如
研究 Agent 读取资料，
执行 Agent 在授权范围内写入。
这些是应用探索方向。具体集成需要由应用或适配层接入 Speedle；本页不代表已发布的 MCP、RAG 或 Agent 集成产品。
02交互示意
一条请求。
一个清晰的决定。
切换 Agent、操作和数据范围，看看不同的行动计划会得到怎样的授权结果。
2授权请求
示意请求
subject entity research-agent action read resource /knowledge/public
返回结果
allowed true reason GRANT_POLICY_FOUND
3授权决定
ALLOW
允许执行
研究 Agent 可以读取公开知识库。
示意规则
- 研究 Agent 可以读取、导出公开知识库，无权访问客户资料库。命中
- 客服 Agent 可以读取两类资料，无权导出资料。命中
- 所有 Agent 的删除操作均被显式拒绝。命中
浏览器内交互示意，使用简化规则。不连接真实 Agent、数据或 Speedle 服务。
了解 Speedle 授权决策03接入思路
把授权接入行动链路。
应用在访问数据或执行工具之前请求授权，
并根据返回的决定执行操作。
- 01
描述身份与上下文
确定是谁发起请求、由哪个 Agent 执行，以及所属的用户、角色与租户。
subject - 02
映射资源与操作
将工具、文档或业务对象映射为资源，将读取、导出或写入映射为操作。
resource · action - 03
请求策略决策
向 Speedle 请求授权决定，用可理解、可维护的策略描述访问规则。
is-allowed - 04
在应用中落实
由应用执行允许的操作、拦截拒绝的操作，并记录自身的执行结果。
allowed: true | false
开源 · 开放探索
一起把想法，
变成具体的应用。
这里是 Speedle 在 AI 领域的探索入口。我们会逐步补充场景、集成思路与示例，也欢迎你带着真实需求参与讨论。
Speedle+ 源自 Oracle Speedle，由原项目开发者持续维护，采用 Universal Permissive License (UPL) 1.0。了解项目背景 ↗