# @agentplat/inference-control 中文文档

规范地址：https://npmcn.com/package/%40agentplat/inference-control/

版本：1\.5\.1
npm 元数据更新时间：2026-11-03T19:55:01.770Z
中文译文更新时间：2026-11-07T08:18:35.275Z
软件包许可：Apache-2\.0

本文由上游 README 翻译，可能存在偏差，请结合原文核对 API、命令与配置。版权与许可归原作者所有。

原始 npm 页面：https://www.npmjs.com/package/%40agentplat/inference-control
原文对照：https://npmcn.com/package/%40agentplat/inference-control/?lang=original
项目主页：https://github.com/Agentplat/agentplat#readme
源码仓库：https://github.com/Agentplat/agentplat

## 关键信息（来自 npm 元数据）

- 包体积（解压后）：2.4 MB，239 个文件
- 模块格式：ES Module
- TypeScript 类型：包内自带
- 运行依赖：6 个
- 首次发布：2026-07-31T14:31:02.000Z
- 最新版本发布：2026-11-03T19:55:01.394Z
- 近 30 天下载量：1990（2026-10-05 至 2026-11-03，npm 官方下载统计）
- 已发布版本数：18（近 12 个月 18 个）

## 中文简介

AgentPlat的决定性推论控制合同和减员合同.

## 安装

```sh
npm install @agentplat/inference-control
```

也可以使用：`pnpm add @agentplat/inference-control`、`yarn add @agentplat/inference-control`、`bun add @agentplat/inference-control`

## README

# @ agentplate/ inference- control (英语)

Opt- in, 用于推断的提供者中性控制边界, 释放输出 , 外部行动和外部信息。 在协调的1.2.0版中引入了独立的受管-动作API.

## 安装

核对分发后安装协调版本 :

```sh
npm install @agentplat/inference-control@1.2.0
```

将您使用的 AgentPlat 软件包保存在同一协调版本上 。 见 [1.2.0 释放记录](https://github.com/Agentplat/agentplat/blob/main/docs/releases/1.2.0-preparation.md) 用于安装前的当前准备/分发状态.

```sh
pnpm add @agentplat/inference-control@1.2.0
```

## 入境点

-   `@agentplat/inference-control` ——浏览器安全条条理化,验证, 环境来源、政策/能力/评估合同、严格简况 和纯洁的减少者.
-   `@agentplat/inference-control/model` 控制 `@agentplat/model` 执行和执行.
-   `@agentplat/inference-control/runtime` 控制 `@agentplat/runtime` 执行和验证 SSE 事件.
-   `@agentplat/inference-control/tools` - 明确的单一用途行动赠款 分类账和网关.
-   `@agentplat/inference-control/messages` ——明确对外信息尝试 分类账和网关.
-   `@agentplat/inference-control/trust` - 无内容结果对要求 转换加上选入的后遗症和经认证的国家支持的信任门.
-   `@agentplat/inference-control/portable-agent` ——从a出行的闭塞桥 便携式代理会话控制指受约束的推断控制政策和 评估员。 地图 `pre_step`, (中文(简体) ), `post_output`,以及 `pre_action` 改为 `pre_run`, (中文(简体) ), `post_run`,以及 `pre_tool`它不援引提供者或准许诉讼.
-   `@agentplat/inference-control/role-alignment` - 确定纵向 作用锚地、一致性信号、恢复性歇斯底里症和定界 干预.
-   `@agentplat/inference-control/role-alignment/portable-agent` - 状态良好 手提代理控制器 加上检查站的继续.
-   `@agentplat/inference-control/role-realignment` - 无内容的发现, 信任目录录入、决定选择、证书和 纯调整减号.
-   `@agentplat/inference-control/role-realignment/portable-agent` ——重启安全 与 Trust 资格, 准确运行时间的 发现到激活 协调 角色更新和检查站的接续.
-   `@agentplat/inference-control/context-integrity` ——无内容纵向 上下文决定、受限化学文摘社状态、可解释的参考分析和 保守分析器组成.
-   `@agentplat/inference-control/context-integrity/model` ——准确的预提供商 过滤不可改变的控制模式上下文条目.
-   `@agentplat/inference-control/context-integrity/portable-agent` a 包括: 用于异质物剂以及国家交接的显式过滤包.
-   `@agentplat/inference-control/intervention` - 能力谈判, 对不透明的 API 、 符号流、 免内容干预门, 辅助车、便携式代理和多式联运代理.
-   `@agentplat/inference-control/cognitive-adapters` ——具体认知剂 用于黑箱和能感知本地推论的适配器,加a 为本地操作的端点设置了 HTTP 聊天完成端口 .
-   `@agentplat/inference-control/operational-control` 可执行认知 黑箱和表示式感知推论的控制回路,任何时候 观察、安全停车和立即设置工具前/效果前围栏.
-   `@agentplat/inference-control/assessor-ensemble` - 有要求, 不同表面和模式的独立小组评估.
-   `@agentplat/inference-control/semantic-metrics` ——提供者中性向量 参数和固定范围描述界限.
-   `@agentplat/inference-control/semantic-guarantees` 持久,随时有效 带有明确错误开支、缺失政策和 前景/规划决定.

根切入点没有节点运行时间依赖,只导入 `@agentplat/core`适应器子路径仅依赖于公共代理Plat合同 永远不要进口卖家SDK.

认知适配器在引用后保留上下文,内存和工具使用 控制边界。 使用配置的具有代表性的执行 嵌入式引擎运行前的表示干预. 两种形式都发出 集体认知运行时间有内容约束的收据;两个模型都没有 产出或运输反应授权采取行动.

## 最小控制型号

创建一个 `CapabilityRegistryV1`,登记精确的包装描述符,并 解决来自本地配置的不可改变的政策。 然后通过结果 边界到 `ControlledModelExecutorV1`数字 :

```js
import {
  CapabilityRegistryV1,
  createContextEntryV1,
} from "@agentplat/inference-control";
import { ControlledModelExecutorV1 } from "@agentplat/inference-control/model";

const registry = new CapabilityRegistryV1();
const capability = registry.register({
  descriptor: localDescriptor,
  wrapperInstanceId: "instance:primary",
});

const executor = new ControlledModelExecutorV1({
  adapter,
  contextEntries: (ids) => ids.map((id) => contextById.get(id)),
  controlBoundary: {
    capabilityRegistry: registry,
    resolvePolicy: (id, version) => localPolicies.get(`${id}:${version}`),
  },
  mode: "buffered",
  outputRisk: "high",
  assessor: localAssessor,
});

const result = await executor.generate(
  {
    schemaVersion: 1,
    runId: "run:example",
    tenantId: "tenant:example",
    policyId: "policy:example",
    policyVersion: 1,
    capabilityHandleId: capability.capabilityHandleId,
    contextEntryIds: ["context:policy", "context:user"],
    model: null,
    tools: [],
    options: null,
    scope: null,
  },
  { tenant: { tenantId: "tenant:example" } },
);
```

上下文条目是不可改变的,并附有摘要。 仅 `policy`, (中文(简体) ), `objective` 财务报告和审定财务报表 配置 `local_trusted` 条目可能提供指令; 用户、 同行、 工具, 检索、提供和评估器内容仍然是普通的不信任数据.

## 长视环境完整性

完整评价完整的原始输入集并返回一个 项目决定: `admit`, (中文(简体) ), `restrict`, (中文(简体) ), `isolate`, (中文(简体) ), `require_corroboration` 或者说 `deny`. 只有在请求和 政策包含安装过滤执行的确切摘要.

```js
import {
  ContextIntegrityRuntimeV1,
  createContextIntegrityReferenceAnalyzerV1,
} from "@agentplat/inference-control/context-integrity";
import { createContextIntegrityControlledModelGateV1 } from "@agentplat/inference-control/context-integrity/model";

const controller = new ContextIntegrityRuntimeV1({
  controllerId: "context-integrity:local",
  controllerVersion: 1,
  implementationId: "context-integrity:local:v1",
  policy: localContextIntegrityPolicy,
  analyzer: createContextIntegrityReferenceAnalyzerV1({
    analyzerId: "context-analyzer:local",
    analyzerVersion: 1,
    assessmentTtlMs: 5_000,
  }),
  store: durableContextIntegrityStore,
});

const contextGate = createContextIntegrityControlledModelGateV1({
  controller,
  filterId: "context-filter:model",
  filterVersion: 1,
  filterImplementationDigest,
  itemTtlMs: 60_000,
  logicalTimeMs: trustedLogicalClock,
});
```

参考分析器是一个透明的基线,而不是通用注射 探测器。 应用程序可以编译模型、分类器、语义通俗或 代表 - 探测分析器. 仅保留国家和交割信封 文摘、修订、限定分数和理由代码;原始内容尚存 麻黄. 见 [执行计划](https://npmcn.com/package/docs/inference-control/long-horizon-context-integrity-v1-implementation-plan.md), (中文(简体) ), [发展成果评估](https://npmcn.com/package/docs/adr/0020-long-horizon-context-integrity.md) 财务报告和审定财务报表 [威胁 模式](https://npmcn.com/package/docs/security/long-horizon-context-integrity-threat-model.md)。 。 。 .

## 持续的角色调整

角色调整控制器将准确的检查站评估变为限定 课程历史。 它能够采取一个健康的步骤,加强目前的作用, 弃用自相矛盾的上下文,暂停,要求后继角色或否认. A 类 单一健康评估不能消除累积退化:恢复 需要保险单连续的健康信号阈值.

```js
import { createRoleAlignmentPortableAgentControlV1 } from "@agentplat/inference-control/role-alignment/portable-agent";

const control = createRoleAlignmentPortableAgentControlV1({
  controlId: "alignment:local",
  controlVersion: 1,
  implementationId: "alignment:local:v1",
  policy: localRoleAlignmentPolicy,
  assessorBinding: localAssessorBinding,
  assessor: localAssessor,
  assessmentTtlMs: 5_000,
});
```

计分员是故意提供应用程序的。 它可能使用决定论 规则 另一种模型 开放式适配器曝光的表示探测器 但其结果从未产生作用或行动权威。 状态是 无内容,可与精确的可移动代理检查站一道出口 因此,交接不能悄悄地重现不良历史.

## 适应性角色调整

调整控制器使用一个精确 `realignment_required` 状态 可以在不接受同行角色指示的情况下关闭循环. 发现 战略只提出值得信赖的目录参考。 符合资格的独立信托基金 评估者对已解定义进行评分,纯减量者选择一个 整数算术和精确继任者的证书门安装 角色修订.

```js
import { createRoleRealignmentPortableAgentV1 } from "@agentplat/inference-control/role-realignment/portable-agent";
```

定义可能缩小能力、资源类别、行动预算或 有效性,但不能扩大请求的权限上限。 运行时间第一 激活是可重试的: 角色更新后的进程中断 创建第二修订版。 见 [融合指南](https://npmcn.com/package/docs/inference-control/adaptive-role-realignment-v1.md)。 。 。 .

## 异质推论干预

这个 `./intervention` 子路径为 输入前和上下文评估、可信赖的转换、流出符号和 窗口检查、最后输出发布、工具/动作显示和可选 代表-旁车干预。 适配器广告关闭功能 设置; 当策略需要适配器不能使用的钩子时, 构造失败 执行.

持久状态只包含身份,摘要,计数器,逻辑时头 和援引保留。 原始投入、上下文、多式有效载荷柄, 指数和模型产出仍然不稳定。 A 类 `modify` 决定需要信任 转换端口和经核实的收据;否则,援引为 关闭。 稳定地援引身份证和《公约》的保留表明 防止相互冲突的请求重新使用援引身份.

这种边界控制只呼叫经过它的路由. 供应商取消, 分布式同位素、单管存储锚和下游工具或 行动围栏仍然是应用责任.

## 安全边界

保护仅适用于通过精确的控制执行器发出的呼叫 或网关。 直接适配器、提供者、处理器或调度器在外 此选入边界 。 协调的外部影响需要下游原子 栅栏适配器; 本地分类账提供最多一个本地发送尝试, 而不是 耐久的分布式单次使用或完全一触即发的效果. 供应商注销 停止今后当地释放,但不保证立即终止 远程计算.

构造 `ActionGateway` 财务报告和审定财务报表 `OutboundMessageGateway` 联合国 保险单 `maxActionInputBytes` 财务报告和审定财务报表 `maxOutboundMessageBytes`分别是:. 两个网关在评估或外部应用这些犬科UTF-8限制 影响和拒绝 深深地筑巢JSON。 选择选项使用固定 65,536字节硬天花板;更大的配置值被拒绝.

评估解决者必须作出 `consumeCurrent` 同一准确性 给予或信件尝试。 网关曾经叫它 消耗评估 并再次在最后本地效果前边界; 取消、 生成 这些检查之间的预先或撤销必须进行第二次呼叫返回 `false`。 。 。 .

## 国家支持的信托大门

这个 `./trust` 子路径可以限制模型、动作和输出消息 使用当前本地信任配置文件。 此路径只接受 由严格保护- snapshot 恢复创建的不透明运行时令牌 。 约束 运行时源必须返回该符号以及准确的当前外部 每一次同步检查都要回滚 原始状态, 已复制的令牌, 已替换 世代相传,时钟倒转和僵硬的依赖头是没有的.

该当前来源是应用程序信任的计算基础的一部分. 这个 必须在解剖学上读取每个检查中持久的信托高水分锚 不能为缓存头服务。 一个过程不能推断一个看不见的后继者 有效的旧锚; 返回一个作为第一个样本是源边界 由耐用适配器加以防止.

全部资格配置与当前 `profile_resolver` 和作业边界,包括政策、主题绘图, 运行时源身份、请求模板和真实基础执行 消化系统 模型执行使用一个接收到的模型边界物体 由信托基金评估的同一不变目标; 动作和信件目标 来源于他们的实际许可证和投入. `restrict` 仅代表 `eligible`· ; `observe` 保留基调并发出经编辑的诊断.

这些出入口仍为入站和入站时间。 它们不发表评估意见或 补助,取代一权/剥夺,或主张在 外部效应已经开始。 遗留下来的同步解析器仍然可用 对于 Alpha 3 兼容性,无变化.

## 异质评估员

导入 `@agentplat/inference-control/assessor-ensemble` 结合, 规则、模式、分类、代表和多式联运 陪审员。 政策要求选票计票和独立群体覆盖 要求的表面和模式。 失踪,超时,冲突, 同一组的差异或发现的证据 `unresolved`; 供应 操作门只发出精确的 `allow` 判决.

在评估员打电话之前,会持久地准备召集。 精确的重试一个 主动保留绝不假扮为被封杀的判决:它要求 经认证的和解。 A 类 `confirmed_not_applied` 长期收到 只有同一援引摘要准许撤回保留 重试; 任何相竞或更改的引用仍然失败。 已完成 判决为一等功,外出单调主播能检测回滚. 独立标签和评估员的质量仍然是部署证明 而不是运行时间所推断的事实.

受管角色目录是名义上运行时间. 使用关闭的主机电流路径 该目录的模块自主解析器及其构建时的任务身份; 纯结构适配器,只使用原型对象,实例方法替换, 子类覆盖和后期选项重新绑定无法创建积极作用 装订.

## 任何语义保证

导入 `@agentplat/inference-control/semantic-guarantees` 当一个控制循环 将反复检查语义或一致性证据。 引擎分配 a 将绝对误差预算分别列入每公吨和倒方预算 到每个观察计数。 因此,其间隔保持同步 所有已配置的参数和所有已发射的观测计数,但须符合 被消化的定界-martingale和预观察选择假设.

国家仅包含整数累积器,计数器和证据摘要. 化学文摘社 存储器加上一个单调固定状态消化器 使重启,精确的重试, 模棱两可 行为清晰. `createSemanticHorizonControlV1` 与确切的担保政策和假设摘要挂钩,然后发出 `continue`, (中文(简体) ), `shorten_horizon`, (中文(简体) ), `replan` 或者说 `safe_stop` 以有界为地平线. 混凝土引擎和地平线控制是标有名的,施工时限 运行时间。 其模块所属的援引者和ECMAScript-私人国家过渡 忽略实例替换和子类覆盖。 耗尽的产出 校验拒绝未知指令、 错误的界限、 不一致的错误 预算和不匹配的国家/政策/假设在控制之前具有约束力 授权一种工具或效果.

虚无的度量衡从未被默默地抛弃. `fail_closed` 永久停止 不得授权在缺失观察后继续作业; `worst_case_imputation` 插入福利指标为零,风险为10 000 度量衡; `predictable_skip` 需要一个假设证据摘要,并且是有效的 仅当跳过决定在无法使用的值之前被确定时 观察。 这些置信序列针对的是平均条件平均值,而不是 a 固定人口指因果效应、未来结果或证明 校正评估员。 见 [统计契约和限制](https://npmcn.com/package/docs/inference-control/anytime-semantic-guarantees-v1.md)。 。 。 .

## 业务认知控制

`OperationalCognitiveControllerV1` 关闭提供者中性控制循环 组合现有的黑框控制器,可选的表达控制器, 各种干预 运行时间和随时保证引擎。 四个明确 观察员港口报告作用的一致性、客观调整、背景冲突和 不确定性 `pre_turn`, (中文(简体) ), `post_turn`, (中文(简体) ), `pre_tool` 财务报告和审定财务报表 `pre_effect` 检查站. 它们的无内容度量样本致力于配置的信心 序列,然后相关操作才能继续.

`runTurn` 在推断端口之前应用内存、上下文和工具约束 名为. 在代表意识模式下,它还核查和控制 执行前启动 当地平线控制器关闭时, 输出仍然被扣留 需求 `replan` 或者说 `safe_stop`,或当输出干预门挡住它. `runPreTool` 财务报告和审定财务报表 `runPreEffect` 接受回调,并在 最后闸门,把支票放在发送地点附近,而不是返回一个 独立授权布尔.

控制器在施工时将两个干预门功能都拍下,所以 之后的突变或再装订不能被允许的回调所取代. A 类 `shorten_horizon` 决定安装不填充业务预算。 实际 推论、工具发送和效果承诺每个耗入一步;重复 缩短决定可以减少但永远不再补足. 耗尽阻挡 回调和返回 `replan_required` 或者说 `semantic_horizon_exhausted` 时 立即维护 `replan` 财务报告和审定财务报表 `safe_stop` 行为.

预算是散列的 CAS 分类账 绑定在保证状态 控制 政策、假设和指示。 供应 `horizonBudgetStore`, (中文(简体) ), `horizonBudgetMonotonicAnchor` 财务报告和审定财务报表 `horizonBudgetStateKey` 保存准确 继续计算整个过程的重建并检测回滚。 这个 模拟执行支持本地组成和重新启动测试; 关闭 参考堆栈需要明确的持久状态和锚地存储器. 消费墓碑保留为确切的重试窗口. 当更新 保证创造新的消费时代,使窗口达到极限, 更古老的时代被折叠成散列链式计数器/盘点器. 准确 复试在窗口中显示时仍为一等分数, 并在窗口关闭后失败 收缩; 新的当前时段工作可以在不填充限制的情况下继续进行 地平线.

预效消费身份证包括检查站类型,防止更早的 工具借记具有相同操作标识的效应的授权。 一个持久 效果 saga 能够调节精确保留的效果前借记,只恢复 它在坠机后召回, 即使担保序列已经推进. 如果所要求的墓碑已经收紧,则重放模糊不清 关闭失败, 而不是重新观察旧序列 .

通用操作构成可能仍然安装供应商端口,但每个 保证和决定得到彻底验证,结果不正确 关闭. `isOperationalCognitiveControllerBoundToSemanticGuaranteesV1` 真实 只有在控制者掌握了混凝土发动机和地平线身份时; 关闭的参考主机需要这个更强大的名义约束.

```js
import { OperationalCognitiveControllerV1 } from "@agentplat/inference-control/operational-control";

const control = new OperationalCognitiveControllerV1({
  controlId: "cognitive-control:primary",
  mode: "black_box",
  guaranteeStateKey: "semantic-guarantees:session-42",
  blackBoxPolicy,
  observers: { coherence, objective, context, uncertainty },
  intervention,
  guarantee,
  horizonControl,
  inference,
  observationSink,
});

const turn = await control.runTurn(turnRequest);
const tool = await control.runPreTool(toolRequest, () =>
  toolDispatcher(toolRequest),
);
const effect = await control.runPreEffect(effectRequest, () =>
  effectSink(effectRequest),
);
```

观察序列是呼叫器提供的 如此持久的部署可以保存 命令整个重启。 转动会消耗它宣布的顺序 `pre_turn` 和以下顺序 `post_turn`;后期工具和效果检查站 必须严格使用后期值。 内部担保店就是开发 支助。 生产用途仍然需要一个耐用CAS商店,外部单调 锚和下游原子效应围栏.

## 集体能力的关闭

语义对齐和主动性控制 V1和异质剂组成 V1 是控制飞机对集体能力关闭的投入。 他们出版 限定范围、提供者中立的评估和干预证据 模式结果、评估员投票或提供者适配器可创建任务或 效果权威。 未解决、僵化、无支持或冲突的结果必须 在接收控制门处仍然有限制.

语义请求没有保留任何提供者材料或行动有效载荷,而是保留其 犬科摘要包括: `materialDigest` 和准确的动作前有效载荷 消化系统 使用不同材料或有效载荷的回放在 缓存的决定可以返回 。 成功的行动发送收到一个 `SemanticActionAuthorizationV1` 允许决定,当前 政策和评估员的设置、权限、效果 `sinkId` 财务报告和审定财务报表 `sinkKeyDigest`、全部行动目标、材料、有效载荷、承诺的修订和 边框逻辑时间窗口。 一个生的 SHA不是权威:运行时间解析并认证收件通过 配置内容 `SemanticActionAuthorizationAuthorityV1` 紧接着 效应。 调度需要 `SemanticActionEffectSinkV1` 解剖键 外部影响 `authorizationDigest`; 精确的重试返回 原始认证 `SemanticActionEffectReceiptV1` 无需重复 效应。 带有不同ID或密钥摘要的槽被拒绝. 复制使用 授权的汇身份必须共享相同的原子等强储存。 这个 包含在内 授权是进程-地方发展支助;生产部署需要 耐用签名或MAC认证的检查.

授权窗口包含在 `validUntilLogicalTimeMs`. 核查 拒绝语义状态下的调用时钟 逻辑时高水和 要求确切允许请求/决定记录保持有限度状态. 后来的决定并不自行撤销留存的收据, 评估者设定、约束、消费者或汇身份变更、收据拆迁、, 明确撤销或终止权力。 大小 `maximumRetainedDecisions` 最高额 延迟和同时可发送建议书的数目.

动作有效载荷字节在散装或评估器工作前被限定. 勘探 与候选人的请求或选定的课程在多样性或 新事物缺乏配置的独立群体覆盖,以及课程历史 只能为可能实际进行的分步骤前课程提供预付款.

异质成分来自手提式的检查站订单 会话的界限 `stepSequence`,而不是它的生命周期修订。 建筑业 因此,拒绝其最大步数不能同时符合语义的表单 和干预政策上限,并需要明确的逻辑时间上限 这符合语义政策。 产出/行动项目索引的界限和形式 各个步骤内的脱节序列范围。 构成的便携式控制器运行 在语义学授权之前,角色和干预的先决条件。 已返回 行动提案保持不变;仅通过 `composition.actionGateway`,重新校正存储的收据,检查 期满/当前修订,证明便携式步骤和提案是持久的 并比较经编码的完整提案`actionId`, (中文(简体) ), 分类、输入、风险和元数据)。 两者都明确 `currentLogicalTimeMs` 参数到 `runtime.dispatchAction` 和网关 `currentLogicalTimeMs` 必须来自信任的单调源, 绝不来自 `request.logicalTimeMs` 或其他呼叫者控制的请求数据。 准确的一次 外部影响需要水槽 与效果作比较和设定 网关并不声称在任意的下游服务中具有原子性.

生产集成自有供应商身份、投入/产出编辑、, 持久的一能性、逻辑时间、现行政策约束力和任何模式 安全属性。 该软件包没有显示调度器或全局代理图. 见 [IDR 0042 (英语)](https://npmcn.com/package/docs/adr/0042-collective-capability-closure.md) 编辑 [结构和威胁模式](https://npmcn.com/package/docs/security/collective-capability-closure-v1.md)。 。 。 .

## 准备行动赠款(附加API)

`createActionGrantV1` 从 `@agentplat/inference-control/tools` 准备不可改变的 V1 从范围、约束性、投入、明确的评估参考、一能性获得的赠款 键和时间戳。 它计算现有范围/投入/行动摘要并验证 参考文献和现有的最长120秒寿命。 它不产生ID, 认证举报人,评估政策,批准某项行动或发放补助金.

受托主机必须确定身份和授权,经核实的供应评估 引用,然后调用 `issueActionGrantV1` 与现有的存储器。 网关 仍然适用其目前的权力、评估和执行检查。 人工补助金 构造和现有的API保留他们的行为. 这种添加需要协调的1.2.0放出;它没有在npm 1.1.0中出现.

新选入 `./action-approvals` 切入点提供精确的目标 批准证据和评估包;见 [独立动作控制](https://npmcn.com/package/docs/action-control/README.md)。 。 。 . 这需要1.2.0。 该指南记录了组成及其限定资格.

选入 `./action-admission` 切入点构成交易资源 保留和代理/联系人/组织与现有 ActionGateway调度器。 参见信任主机的独立动作控制指南 要求、会计语义和资格界限.

`./action-effects` 提供明确的有条件执行适配合同 外部系统在解剖上执行审查的资源先决条件 保留独家收据。 不支持的目的地必须使用较弱的,显然 已识别 profile; 已读后写不是原子保证.

`recoverReservedActionGrantV1` 保守过渡持久保留赠款 只有在受信任的宿主验证其原工人停止后,才能确定 或者被围住 它从不重发或再发. 和解仍然分开.

## 常见问题

### @agentplat/inference-control 是什么？

AgentPlat的决定性推论控制合同和减员合同\.

### 如何安装 @agentplat/inference-control？

在项目目录运行 npm install @agentplat/inference-control，或使用 pnpm add / yarn add / bun add。

### @agentplat/inference-control 支持 TypeScript 吗？

支持。包内自带 TypeScript 类型声明（package\.json 声明了 types 入口），安装后即可获得类型提示，无需再安装 @types 包。

### @agentplat/inference-control 支持 ESM 还是 CommonJS？

以 ES Module 形式发布，推荐使用 import 引入。在 CommonJS 项目中，Node\.js 20\.19\+ / 22\.12\+ 可以直接 require\(\) 不含顶层 await 的 ES Module，更早的版本需要改用动态 import\(\)。

### @agentplat/inference-control 可以商用吗？

@agentplat/inference-control 使用 Apache-2\.0 许可。宽松许可：允许商业使用、修改和再分发，并附带明确的专利授权；分发时需保留许可与 NOTICE 文件，修改过的文件要注明改动。以上为概括，不构成法律意见，请以许可原文为准。

### @agentplat/inference-control 的下载量有多少？

根据 npm 官方下载统计，@agentplat/inference-control 在 2026/10/05 – 2026/11/03 这 30 天内被下载 1,990 次，日均约 66 次。下载量会把 CI 构建、镜像同步和作为其他包依赖的安装一并计入，适合横向比较热度，不能直接等同于使用人数。

### @agentplat/inference-control 还在维护吗？

最新版本 1\.5\.1 发布于 2026/11/04（4 天前）；至今共发布 18 个版本，其中过去 12 个月发布了 18 个；首次发布于 2026/07/31。发布频率只是参考信号：功能稳定的工具可能很少需要更新，建议结合源码仓库的 issue 和提交记录判断。