Speedle AI · 两个方向，一套策略

用 AI 管权限，用策略约束 AI

用 AI 设计、管理和检查访问策略，也让同一套策略约束 AI 自身，覆盖 MCP 授权、RAG 权限控制和智能体最小权限。两个方向都离不开清晰、可执行的策略决策。

试用策略建模技能阅读文档

基于开源 Speedle 策略引擎构建。

第一部分

用 AI 管权限

用开源策略建模技能把制度文档变成 SPDL，用 Speedle MCP 设计、管理和检查策略，并了解计划中的 AI 风险检测方案。

了解 Speedle MCP

第二部分

用策略约束 AI

策略贯穿 AI 构建与运行：数据与训练、模型发布、推理与 RAG、智能体、MCP 工具调用和智能体间调用。

查看构建与运行

共用一套策略底座

用 AI 管权限

用 AI 管好访问策略

AI 帮人管理访问：开源技能把制度文档变成 SPDL；Speedle MCP 用于设计、管理和检查策略（预览）；AI 风险检测方案已列入计划。

Speedle 策略建模技能 · 开源 Agent Skill可用

把制度文档变成可复核的 SPDL

这个 Agent Skill 适用于所有兼容 Agent Skills 格式的 Agent。它读取员工手册或制度文件，先问清文档没有写明的部分，再生成 RBAC + ABAC 策略，不会凭空猜规则。

产出5 个文件

从条款到可测试的策略

每条策略都标注它实现的条款，或用户确认过的回答。模型文档包含 Mermaid 角色继承图和每条策略的理由。

可直接导入文件存储的 .spdl，并通过 spctl check。
按部门、地点、数据级别和金额设置 ABAC 条件。
覆盖允许、拒绝和审批边界的可执行用例。

打开技能目录

示例输出中英双语

一本合成手册，完整建模

两个示例都从虚构的员工手册出发，最后得到经过测试的模型。各自通过 spctl check，并在本地 PMS 和 ADS 上通过全部 37 条授权用例。

角色继承和按部门限定的经理角色。
明确拒绝覆盖宽泛的员工授予。
用 entity 建模薪资服务账号。

阅读中文示例

技能包遵循 Agent Skills 格式：SKILL.md 包含 name 和 description frontmatter，另有参考文档、脚本和示例，可供任何兼容该格式的 Agent 使用。通用安装方式：把技能文件夹复制到 Agent 的技能目录，再让它读取员工手册并建模。下面分别以 Claude Code 和 Codex 为例。

前置条件

spctl — 用 spctl check -f policies.spdl 校验生成的 SPDL。
speedle-pms 和 speedle-ads — 在本地 Speedle 上运行端到端授权用例。
Python 3 — 运行 scripts/run-cases.py 中的测试用例。

安装与使用Claude Code · 示例

claude plugin marketplace add teramoby/ai.speedle.io
claude plugin install speedle@speedle

# 在 Claude Code 中：
/plugin configure speedle@speedle
/speedle:speedle-policy-modeler ./employee-handbook.md

安装与使用Codex · 示例

git clone --depth 1 https://github.com/teramoby/ai.speedle.io.git
mkdir -p ~/.agents/skills
cp -R ai.speedle.io/skills/speedle-policy-modeler \
  ~/.agents/skills/

# 在 Codex CLI 或 IDE 扩展中：
$speedle-policy-modeler ./employee-handbook.md

技能与示例技能目录中文示例英文示例 Claude Code 技能文档 ChatGPT / Codex 技能文档

Speedle MCP预览

Speedle MCP：两种独立模式

@speedle/mcp 已在 npm 发布。它是一个 npm 包，附带 speedle-mcp 命令，用于在本地以 stdio 方式运行 MCP 服务器。

阅读 README

模式 01check

授权检查

check 模式默认只注册 is_allowed，只读取 ADS 配置。diagnose、all_granted_roles 和 all_granted_permissions 需要分别用 --expose-diagnose、--expose-all-granted-roles 和 --expose-all-granted-permissions 参数显式开启。diagnose 只支持自托管 Speedle，连接 Speedle Cloud 时带上它服务不会启动。它只回答授权问题，不会在调用应用中执行访问控制。

通过 Speedle ADS REST API 发起只读授权检查。
输入：主体、资源、操作和带类型的属性。
从环境变量读取 ADS 基础 URL、服务名和可选的 bearer 令牌。

查看 check 模式配置

模式 02manage

策略设计与管理

manage 模式只注册管理工具，只读取 PMS 配置，通过 PMS REST API 设计和管理 Speedle 策略。

管理服务、授权策略和角色策略。
以 SPDL 展示生效策略；策略在创建时由 PMS 校验。
支持只读选项；执行删除前必须明确确认目标。

查看 manage 模式配置

需要 Node.js 22 或更高版本。这些示例与已发布的包 README 一致。上面的 Claude Code 插件固定使用 @speedle/mcp@0.2.1 版本。

安装npm · npx

npm install @speedle/mcp

npx @speedle/mcp check
npx @speedle/mcp manage

check 模式自托管

{
  "mcpServers": {
    "speedle-check": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@speedle/mcp", "check"],
      "env": {
        "SPEEDLE_ENDPOINT": "http://127.0.0.1:6734",
        "SPEEDLE_SERVICE_NAME": "books"
      }
    }
  }
}

check 模式 · 可选工具自托管

{
  "mcpServers": {
    "speedle-check": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@speedle/mcp",
        "check",
        "--expose-diagnose",
        "--expose-all-granted-roles",
        "--expose-all-granted-permissions"
      ],
      "env": {
        "SPEEDLE_ENDPOINT": "http://127.0.0.1:6734",
        "SPEEDLE_SERVICE_NAME": "books"
      }
    }
  }
}

manage 模式自托管

{
  "mcpServers": {
    "speedle-manage": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@speedle/mcp", "manage"],
      "env": {
        "SPEEDLE_PMS_ENDPOINT": "http://127.0.0.1:6733"
      }
    }
  }
}

源码与相关项目Speedle MCP README Speedle Speedle Cloud Speedle SDK

AI 风险检测

计划中

AI 能从更多维度和关系中发现单条规则看不到的风险。这是 Speedle 正在探索和构建的方向，尚未发布。策略保留否决权：风险信号可以加强审查或防护，但绝不能把拒绝改成允许。

查看目标流程

用策略约束 AI

AI 构建与运行，权限全程可控

从模型上线前的构建阶段，到模型服务与执行操作的运行阶段，Speedle 策略引擎都能管理 AI 系统对数据、模型、工具和其他智能体的访问。这里介绍的是解决方案模式，不是任何机器学习或智能体平台的已发布集成。

概念

AI 构建与运行，共用一个决策点

每个区域都在应用里设有策略执行点：操作前先问 Speedle，再按结果放行或拒绝。

策略执行点向 Speedle 提供主体、操作、资源和属性，请求授权。 Speedle 返回允许或拒绝，应用据此放行或拦截。

解决方案模式

每个区域一条策略模式

每个区域一句话、一条代表性规则。完整 SPDL 示例和每次检查需要的属性，都在模式页面。

构建 · 01 数据与训练

数据与训练

训练任务读取数据集并写入检查点；同意状态和区域逐数据集检查，受限数据不会进入训练。

grant role training-pipeline read expr:^/datasets/ if consent == true && data_region == job_region

构建 · 02 模型发布

模型发布

模型注册、审批、晋升和回滚是分开的操作，训练模型的人不能审批同一个模型。

deny role release-manager approve expr:^/models/ if trained_by == request_user

运行 · 03 推理与 RAG

推理与 RAG

检索器在文档内容进入提示词前逐篇请求授权，模型只看到用户有权阅读的内容。

grant role tenant-user retrieve expr:^/collections/ if doc_tenant == user_tenant && doc_label in user_clearances

运行 · 04 智能体代用户操作

智能体代用户操作

先检查智能体是否在委托令牌的范围内，再检查委托用户此刻本人的权限。

grant entity triage-agent in-time if request_time < token_expires

运行 · 05 工具调用（MCP）

MCP 工具调用

每次工具调用都在执行前检查，参数作为属性，交给策略限制。

grant role billing-agent call /tools/issue-refund if amount <= 100 && customer_verified == true

运行 · 06 智能体间调用（A2A）

智能体间调用

委托链每一跳都要检查，接收方只能拿到调用方已有的权限范围。

grant role planner-agent call /agents/researcher if IsSubSet(requested_scopes, caller_scopes) && hops <= 2

运行 · 07 零常驻权限 · 自托管

零常驻权限

签发和管控到位时，即时签发、短期有效的令牌可以支撑零常驻权限模式。在 Speedle 里，你可以把零常驻权限策略写成 SPDL 策略，并在每次请求时强制执行：权限只在你设定的时间窗口和条件内存在。

grant role agent-runtime invoke /api/orders if expires_at > issued_at && expires_at - issued_at <= 600 && issued_at <= request_time + 60 && not_before <= request_time + 60 && request_time < expires_at && TokenUnused(token_id)

查看完整模式与 SPDL 示例

贯穿全流程

每个区域共有的四件事

身份、审计、风险映射和能力边界贯穿构建和运行的每个区域。

身份集成

Speedle 管授权，IdP 管认证

Speedle 是授权决策点，用户和智能体则由你的 IdP 或 OAuth 授权服务器认证，MCP 授权基于 OAuth。应用先把验证过的身份映射为主体（用户、用户组、实体），再向 Speedle 请求决策。

审计与可解释性

诊断与审计日志

Speedle 的诊断 API 返回决策、原因、生效角色和检查过的策略，说清匹配了哪条策略、为什么。应用记录每项决策、相关智能体和发起委托的用户。诊断接口会暴露策略和请求详情，只向可信运维人员开放。

风险映射

对应 OWASP LLM06:2025 过度代理

OWASP 2025 年大模型应用十大风险提到的过度代理，是指智能体的功能、权限或自主性超出任务需要。按智能体划分角色、按工具检查、让委托绑定任务和时限，再对高风险操作做人工审批，可以分别收敛这三类风险。

边界

Speedle 的能力边界

Speedle 不检测提示词注入，不过滤模型输入或输出，也不验证模型和数据集供应链，这些需要专门的控制措施。它能限制遭攻陷或受误导的智能体做什么：无论提示词怎么写，只要请求不符合策略，Speedle 就拒绝。

Speedle 生态

从 Speedle 基础组件入手

开源Speedle Engine

开源授权引擎与易读的 SPDL 策略语言。

托管服务Speedle Cloud即将上线

基于 Speedle 策略引擎，为开发者提供托管授权服务。

集成Speedle SDK

Python、Go、Java、C#、Rust 和 Node.js 的决策 API 客户端。

Python SDK · 发起决策请求0.2.0

from speedle import Auth, Client

with Client(backend="speedle", endpoint="http://localhost:6734",
            auth=Auth.none(), service_name="docs") as speedle:
    allowed = speedle.is_allowed("alice", "get", "/docs/public")
    # docs 服务授予 alice get /docs/public 后为 True

一个简短示例；SDK 文档介绍各语言的客户端、请求模型和错误处理。Node.js 客户端已在 npm 发布：npm install @speedle/sdk。

开源 · 共同探索

分享真实 AI 授权场景

一起完善后续示例：说说你的应用需要保护哪些数据集、模型、工具或智能体工作流。

分享你的场景了解 Speedle

Speedle 源自 Oracle Speedle，由原开发者继续维护，并采用 Universal Permissive License（UPL）1.0 授权。了解项目历程。