Clyro
Clyro 是一个用于 AI 代理的运行时治理层，通过实时循环检测、成本和步骤限制以及策略执行来防止生产中的故障——适用于 LangGraph、CrewAI 和 Claude/Anthropic SDK 等框架。
https://clyro.dev/?ref=producthunt&utm_source=aipure
产品信息
更新于：2026年07月02日
什么是 Clyro
Clyro 是一个用于 AI 代理的生产可靠性和治理平台，可实时监控和控制代理执行。它不仅仅提供事后可观察性，还旨在在常见的代理故障模式升级之前阻止它们——例如无限循环、失控成本以及不安全或不合规的工具操作。它作为一个轻量级 Python SDK 集成（例如，通过简单的“包装您的代理”模式），并支持流行的代理框架和 SDK，包括 LangGraph、CrewAI、Claude Agent SDK 和 Anthropic SDK，以及任何可调用的 Python 代理。
Clyro 的主要功能
Clyro 是一个针对 AI 代理的运行时治理层，它实时监控和控制代理执行，以防止常见的生产故障。它增加了预防性控制措施——例如循环检测、单次运行成本上限、步骤限制以及业务规则/策略执行——而无需您改变构建代理的方式，并且它适用于流行的代理框架（例如 LangGraph、CrewAI、Claude Agent SDK、Anthropic SDK）和 MCP 连接的工具生态系统。Clyro 还提供工具调用的审计级日志记录（包含上下文、决策和成本），以在事件发生时提高可追溯性、合规性准备和调试能力。
运行时执行边界: 强制执行最大步骤和每次会话的成本上限（带预调用预算检查），以保持自主运行的可预测性并防止失控执行。
循环检测和自动停止: 检测重复的工具调用模式（例如，滑动窗口内相同的调用），并在运行陷入无限循环和产生巨额费用之前停止它。
工具调用前的策略执行: 在执行前评估工具参数上的业务规则（允许列表、最大值、相等检查等），以实时阻止不安全或不合规的操作。
仅追加审计日志: 记录每个工具调用，包含完整的执行上下文、治理决策、成本和结果，支持带有敏感字段修订的审计跟踪。
MCP 治理（默认拒绝工具）: 专为通过 MCP 连接到工具的代理设计，通过强制执行和可审计性实现受控的工具访问，适用于安全敏感环境。
流行框架的即插即用 SDK 封装: 安装并封装现有代理（LangGraph、CrewAI、Claude Agent SDK 或任何 Python 可调用对象），以最少的代码更改激活治理控制。
Clyro 的使用场景
具有严格业务规则的客户支持代理: 在工具执行前，通过强制执行参数限制、主题控制和升级规则，防止不安全行为，例如过度退款或不符合政策的响应。
自主 DevOps / SRE 自动化: 通过步骤限制、循环检测和成本上限来约束基础设施或操作代理，以降低失控的修复循环和不受控制的工具使用带来的风险。
工具连接代理的安全治理 (MCP): 对工具调用（例如文件、网络、管理操作）应用默认拒绝访问和策略检查，同时为调查维护详细的审计日志。
以合规性为重点的部署（欧盟 AI 法案 / NIST / OWASP 对齐证据）: 使用可追溯的、仅追加的日志和强制执行的运行时控制，以在受监管环境中生成操作证据并降低风险。
电子商务和订单自动化: 在结账或订单提交前，通过验证工具参数和强制执行防护措施，避免错误的、高影响的订单（例如，不正确的数量）。
生产可靠性监控和漂移检测工作流: 随着时间的推移跟踪执行路径和故障，使用跟踪和治理决策来发现质量退化并更快地调查事件。
优点
主动预防故障（循环、失控成本、策略违规），而不是事后才观察到它们
适用于多种代理框架，并且可以通过最少的集成工作封装现有代理
通过详细的工具调用日志记录（包含治理决策和成本跟踪）实现强大的可追溯性
缺点
需要定义和维护策略/阈值（例如，YAML 规则、成本上限）以匹配您的业务逻辑
一些高级企业需求（例如，SSO、自定义驻留）似乎被更高层级的计划所限制
治理控制可能会阻止或中断运行，这可能需要调整以避免过度限制合法的代理行为
如何使用 Clyro
1) 创建 Clyro 帐户并获取 API 密钥: 在 https://app.clyro.dev/signup 注册以获取 API 密钥（在文档片段中显示为 cly_live_...）。
2) 安装 Clyro SDK: 在您的 Python 环境中，安装软件包：`pip install clyro`。
3) 在您的代码中配置 Clyro: 使用包含您的 API 密钥和代理名称的配置初始化 SDK，例如 `clyro.configure(clyro.ClyroConfig(api_key="cly_live_...", agent_name="my-first-agent"))`。
4) 使用 Clyro 包装您的代理（一行集成）: 使用 `wrapped = clyro.wrap(your_agent)` 包装任何受支持的代理（LangGraph、CrewAI、Claude Agent SDK、Anthropic SDK 或任何 Python 可调用对象）。
5) (可选) 设置运行时执行控制（限制 + 预防）: 为 `ClyroConfig` 提供 `ExecutionControls` 以强制执行步骤限制、成本上限、循环检测和策略执行，例如 `controls=clyro.ExecutionControls(max_steps=50, max_cost_usd=10.0, enable_loop_detection=True, enable_policy_enforcement=True)`。
6) 通过包装接口运行您的代理: 通过包装器调用您的代理，以便在运行时强制执行治理，例如 `result = wrapped.invoke(inputs)`。
7) 为工具调用添加策略护栏（业务规则）: 定义在每次工具调用之前评估的规则 (PolicyEvaluator)。在 YAML 中配置策略或从仪表板管理它们；Clyro 可以阻止违规或记录决策以用于审计跟踪。
8) 使用循环检测来阻止失控的重复工具调用: 启用循环检测 (LoopDetector) 以阻止重复的相同工具调用模式，防止成本螺旋式上升（描述为使用签名匹配在滑动窗口内检测重复调用）。
9) 强制执行每个会话预算以限制支出: 启用成本跟踪 (CostTracker) 并设置每个会话的最大成本（该网站描述了默认上限为 10 美元/会话，并进行调用前预算检查和调用后对账）。
10) 依靠审计日志进行可追溯性和合规性: 使用 AuditLogger 记录每次工具调用的仅追加记录，包括执行上下文、治理决策、成本和结果；日志以仅追加的 JSONL 格式存储，并对敏感字段进行编辑。
11) 在基于 MCP 的工具生态系统中安全连接（如果适用）: 如果您的代理通过 MCP 连接到工具，请使用 Clyro 的 MCP 治理兼容性（被标记为 MCP 连接代理的默认拒绝工具治理以及与 MCP 框架的兼容性）。
12) 验证结果并随时间监控漂移: 使用 Clyro 的跟踪/监控功能使决策可追溯并检测质量漂移（该网站描述了实时监控执行路径、故障和漂移）。
Clyro 常见问题
Clyro 是一个用于 AI 代理的运行时治理层，它实时监控和控制代理行为。它旨在防止常见的生产故障，如失控循环、过高成本以及不安全或违反规则的操作。
与 Clyro 类似的最新 AI 工具
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类似 Clyro 的热门 AI 工具
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