AWS 開源 AI 代理策略語言 Dogwood，支援時序條件以規範工具呼叫歷史與累積限制

AWS 開源了用於 AI 代理（Agent）工具呼叫的策略語言 Dogwood，採 Apache 2.0 授權發布，目前已獲 AgentCore Policy 支援。該策略引擎作為模型之外的確定性控制層運行，負責接受或拒絕模型提出的工具呼叫。 與 AWS 先前開源的無狀態策略語言 Cedar 不同，Dogwood 增加 `when temporal` 子句，允許讀取代理的事件歷史。底層會將時序條件轉換為 Cedar 上下文字段，在 Cedar 做出決策前填充。Dogwood 完全相容現有 Cedar 策略，預設拒絕與 `forbid` 優先機制保持不變。 Dogwood 透過標準庫巨集提供四種基於一階時序邏輯的操作符：`formerly`（時間窗口內是否發生）、`count_within`（發生次數）、`count_distinct_within`（不同值數量）與 `sum_within`（累積總額），並可用 `bind` 命名聚合結果，以解決代理工作流中「行動前需批准」、「確保累積總額不超限」或「接觸機密資料後停止聯繫外部」等約束。 AWS 特別指出併發環境下的正確性陷阱：若針對「回應事件」而非「請求事件」編寫速率限制，多個平行發起的工具呼叫（如三筆 2000 美元轉帳）可能在完成前同時繞過 5000 美元的上限。Dogwood 的設計可針對請求求和以攔截此類越權。 為支援時序求值，Dogwood 需有狀態地追蹤事件，求值時間取決於事件日誌長度，且不支援 Cedar 的自動推理分析工具，因此 AWS 選擇將其獨立建構而非直接擴充 Cedar。目前釋出的參考直譯器僅供測試探索，不建議用於生產環境。AWS 強調，實作該語言需具備可信的時間戳記、經過身分驗證的事件、持久化的軌跡儲存，且嚴禁租戶間的歷史紀錄外洩。 Dogwood 發布同週，MCP 2026-07-28 規範也強制要求方法與工具名稱標頭。兩者互補：標頭讓閘道器能識別代理正在呼叫哪個工具，Dogwood 則用於表達一系列呼叫累積起來可執行的操作。 未來路線圖包含：絕對時間窗口、斷言最終必須發生的活性屬性（liveness properties），以及針對多代理系統的任務交接與鎖定編排策略。目前專案暫不接受外部貢獻，將待語言穩定後開放。