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Proposal: fail-closed AgentFuse gate in `before_tool_callback`
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 182
- Fork
- 75
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
Descrizione
## Execution boundary
ADK already gives community plugins a precise pre-dispatch boundary: `PluginManager.run_before_tool_callback()` runs before `functions.py` calls the tool, and a non-`None` callback result short-circuits that dispatch. `ToolContext.function_call_id` also supplies the original call identity.
I built a bounded integration patch against `396da17a9597d8d5f96e7e1aa8c1c396c738d146` that maps this boundary to the experimental [`dhms-agentfuse==3.7.3`](https://pypi.org/project/dhms-agentfuse/) package:
- `AgentFuseGovernancePlugin` evaluates a configured `RuntimeGuard` in `before_tool_callback`;
- `allow` returns `None`, leaving approval, dispatch, execution outcome, retries, and completion owned by ADK;
- `block` returns a terminal `policy_denied` / `not_executed` response before the tool body starts;
- the immutable decision is retained by the original `function_call_id`;
- the dependency is an opt-in `agentfuse` extra, not a default dependency.
## Working proof
The patch includes two real `LlmAgent` + `InMemoryRunner` tests using ADK's actual plugin and tool-dispatch path:
- allow: protected handler count = 1;
- block: protected handler count = 0;
- both terminal `FunctionResponse` objects preserve the original call ID;
- all plugin tests: `27 passed` on Python 3.12, Google ADK 2.7.1, and AgentFuse 3.7.3.
The implementation is four files: one plugin, one focused test module, one export, and one optional dependency entry. It does not change ADK core or claim that a policy decision is approval or execution success.
If this integration shape fits the community repo, I can push the tested branch and open a Draft PR with the exact patch and test plan.
Guida per i contributori
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Direzione di ricerca
Inizia da functions.py e PluginManager.run_before_tool_callback(), quindi segui ToolContext.function_call_id attraverso il percorso reale di dispatch di LlmAgent e InMemoryRunner. Esamina il comportamento proposto di AgentFuseGovernancePlugin e i due test di integrazione allow/block descritti nell’issue. Il lavoro è completato quando sono presenti una dipendenza agentfuse opt-in, un’integrazione su quattro file, un comportamento del core di ADK invariato e i test del plugin superano le asserzioni di dispatch e response-ID indicate.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Valutazione
- Stack tecnologico
- python
- Ambito
- backend, tooling
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Difficoltà
- 3/5
- Tempo stimato
- 1-2 giorni
- Stato di attività
- Attiva
- Chiarezza
- Abbastanza chiara
- Idoneità per principianti
- 68/100