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出站代理的预发送验证——在 send() 前放置的独立守护，确保每条消息（邮件、社交、客服回复）均经过发送前检查。

当代理商代表公司说话时, “模型小心” 不是一个控制

功能概述

当代理商代表公司说话时, “模型小心” 不是一个控制是一项面向实际任务的技能，主要用于. 起草信件的生产者模型不能也是批准控制；代理- 验证商。

核心要点

它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中，帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。
使用时应结合输入条件选择合适的执行方式，核对必要参数、依赖环境与输出内容，并按原始要求处理异常情况。
该技能适合需要稳定复用相关能力的场景，可作为自动化工作流的一部分，也便于后续检查、调整和扩展。

使用与执行

从功能定位来看，该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程，使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数，再依据技能说明逐步执行；

结果检查与注意事项

若输入条件不完整，应先补齐信息或采用保守配置，避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期，并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理；涉及批量任务时，还应保存进度，避免中断后重复操作。

agent-verifier

当代理以公司名义对外发言时，“模型已谨慎处理”并非一项有效控制措施。起草消息的生成模型，不能同时充当批准该消息的控制方。agent-verifier 是一个轻量、独立的守护模块，置于 send() 调用之前，确保每条外发消息均获得独立裁决，并生成每条消息级别的日志，供监管机构审阅。仅依赖 Python 3.10+ 标准库；LLM 由使用者自行提供。

该库位于 {baseDir}/agent_verifier。示例禁用词列表见：{baseDir}/redlist.example.txt。

适用场景

适用于所有代表公司发送外发文本的代理栈——例如冷启动触达、客服回复、社交媒体发文、系统通知等——尤其适用于受监管环境（如 FCA/ICO），此时需为每条消息提供独立的合规性声明。agent-verifier 是一个需集成至 send() 前端的库，而非命令行工具（CLI）。

使用方法

将库安装至项目中（pip install -e {baseDir}），或直接引入单文件 {baseDir}/agent_verifier/verifier.py —— 无任何第三方依赖。

from agent_verifier import Verifier

# 自行提供 LLM：任意可调用对象（签名：(prompt: str) -> str）。OpenAI、Anthropic、
# Gemini、Ollama 等均可适配。语义轴为可选；若省略 llm 参数，则跳过该检查。
def my_llm(prompt: str) -> str:
    ...

v = Verifier(
    redlist_path="redlist.txt",
    llm=my_llm,
    weekend_block_days=("Saturday", "Sunday"),
    timezone_name="Europe/London",
)

result = v.verify(
    subject="Quick question on AI procurement",
    body="Hi — saw your council just published its AI strategy...",
    recipient="ceo@somecouncil.gov.uk",
    campaign="cold-outreach-2026-q2",
)

if not result.can_send:
    alert(result)        # 阻断 — 不得发送
elif result.verdict == "WARN":
    log_warn(result); send(...)   # 警告 — 发送并记录日志
else:
    send(...)            # 通过 — 静默发送

result 是结构化的 VerifyResult 实例，可通过 to_dict() 方法序列化为审计凭证。

四大校验维度（最差维度决定最终裁决）

日历维度 —— 按星期几拦截（默认周六、周日）。开销为 0。
禁用词维度 —— 对消息内容进行 token 及正则匹配，比对机密术语列表；但若收件人地址中也包含该术语，则豁免。开销为 0。
风格维度 （可选） —— 支持插拔式可调用对象（例如英式英语拼写检查）。
语义守护维度 （可选） —— 单次 LLM 调用，将消息正文拆解为原子级主张，并对每一项判定为 verified / unverifiable / failed（任一 failed → 阻断；任一 unverifiable → 警告），同时执行机密性与清晰度检查。

代理开发注意事项

路径引用统一采用 {baseDir}/... 形式 —— 切勿硬编码。
分离原则是核心设计目标：切勿复用草稿生成模型作为守护模型，除非明确配置了具备控制导向的独立提示词（可通过 prompt_template= 显式覆盖）。
禁用词列表中以 regex: 开头的行将被编译为 Python 正则表达式；以 # 开头的行视为注释。详见 {baseDir}/redlist.example.txt。
无论裁决结果如何，每次校验均须完整记录 —— 该日志即为交付物。
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