每个智能体都需要身份。每个行动都需要授权。每项授权都需要证据。StructureClerk 将 192 个司法管辖区与您的内部策略转化为智能体在行动之前即可调用的决策。
Okta, Auth0 and your IAM know who your agent is. Policy engines like OPA know how to evaluate a rule. StructureClerk provides what's missing: the content of the rule. Which action this agent may perform, in this jurisdiction, on this data, at this autonomy level — and what proof remains. Built to complement your identity and enforcement stack, not to replace it.
从代理发出请求到您的基础设施采取行动之间发生的事。
代理请求
StructureClerk Authority
监管规则
决定
签名证据
由您的基础设施执行
同一个智能体、同一个行动、同一份数据。只有来源地和目的地不同：决策也随之改变。
| 行动 | 来源 | 目的地 | 决策 | 原因 |
|---|---|---|---|---|
| read.customer_record | AU | AU | ALLOW | 留在澳大利亚境内 |
| read.customer_record | AU | US_FED | ALLOW | 条件制：负责任的披露，不强制要求机制 |
| read.customer_record | NZ | US_FED | APPROVE | 限制制：需要传输机制 |
| read.customer_record | AE | US_FED | APPROVE | 需要传输机制 |
| read.customer_record | BR | US_FED | APPROVE | 需要传输机制（LGPD） |
| score.applicant | AE | — | DENY | 人工介入权 |
| score.applicant | AU | — | ESCALATE | 没有等效规则：升级处理，绝不猜测 |
与司法管辖区相关的规则只能收紧决策，绝不会放宽：引擎先在不含这些规则的情况下评估规则表，再含入评估，并保留更严格的答案。因此，指定一个司法管辖区永远不是获取许可的途径。未提供目的地时，答案会附带警告，而不是隐含的放行。
四种可能的答案。每一种对应三区框架中的一个区域。
行动属于第 1 区：智能体可在策略范围内自主行动。
行动属于第 2 区：智能体准备，由人工在执行前批准。
行动属于第 3 区：决策保留给人类。智能体不能做出该决策。
置信度低于 90%：疑虑阈值将请求转交人工审查，而不是猜测。
咨询性决策。StructureClerk 决策，您的基础设施执行。
一个财务代理想在阿联酋执行一笔涉及健康数据的 12,500 AED 付款。以下是引擎的回答。
POST /api/v1/authority/decide
{
"agent": {
"id": "financebot-01",
"autonomy_level": 3
},
"action": {
"type": "payment.execute",
"amount": 12500,
"currency": "AED",
"data_categories": [
"personal",
"health"
]
},
"context": {
"jurisdictions": [
"AE"
],
"sector": "health"
}
}{
"advisory": true,
"decision": "APPROVE",
"zone": 2,
"reason": "financial_threshold_exceeded",
"reasons": [
"financial_threshold_exceeded",
"sensitive_data_regulated_sector"
],
"confidence": 0.96,
"frameworks": [
{ "name": "Federal Decree-Law 45/2021", "domain": "data_protection", "jurisdiction": "AE", "coverage_tier": "priority" },
{ "name": "AI Strategy 2031", "domain": "ai_governance", "jurisdiction": "AE", "coverage_tier": "priority" }
],
"regulatory_flags": [
{ "code": "automated_decision_rights", "jurisdiction": "AE", "framework": "PDPL (EAU)" }
],
"sector_risk_level": "high",
"evidence": {
"id": "EVD-1c9a7e58-2b41-4f6e-9c3d-8a5b0e7f21d4",
"timestamp": "2026-09-18T07:40:11.000Z",
"sha256": "5b2aeaa5261c375a..."
},
"rules_version": "2026-09-18.1",
"disclaimer": "Décision consultative fondée sur une cartographie réglementaire. Ne constitue pas un avis juridique. L'application de la décision relève de votre infrastructure."
}立即试用
此表单调用真实的公开端点。下方的响应（含签名）正是您的代理将收到的内容。
// 选择一个场景或编写一个操作，
// 然后请求决定。咨询性决定。StructureClerk 负责决定，您的基础设施负责执行。
代理互操作
您的代理已经通过 A2A、MCP 和 REST 查询 StructureClerk。现在它们可以在行动前向它请求决定。
Google Agent-to-Agent 协议。让 AI 代理通过 JSON-RPC 查询 StructureClerk。
/api/a2aModel Context Protocol。为兼容 MCP 的客户端提供 5 个合规工具。
/api/mcp-http经典 REST API。合规分析、司法管辖区映射与路线图端点。
/api/agent/compliance-check选择协议。复制。执行。每个示例都由集成测试套件对服务器重放：这里打印的就是它的回答。
// A2A — JSON-RPC 2.0
const res = await fetch(
"https://structureclerk.ca/api/a2a",
{
method: "POST",
headers: { "Content-Type": "application/json" },
body: JSON.stringify({
jsonrpc: "2.0",
method: "compliance/check",
params: {
jurisdiction: "AE",
company_size: "11-50",
sector: "health",
uses_ai: true
},
id: 1
})
}
);
const { result } = await res.json();
console.log(result.applicable_frameworks);
// ["Federal Decree-Law 45/2021", "AI Strategy 2031"]智能体的自主级别不是技术变量，而是治理边界。
→ ALLOW
智能体在策略范围内自主行动。读取、分类、草稿、不涉及敏感数据的对账。
→ APPROVE
智能体准备，人工批准。超过阈值的财务操作、不可逆操作、受监管行业中的敏感数据。
→ DENY
保留给人类的决策：招聘、解雇、信贷、薪酬、医疗决定、法律交易。智能体不能做出该决策。
横向：疑虑阈值→ ESCALATE
当引擎置信度低于 90% 时，无论规则结果如何，请求都会转交人工审查。系统的设计目标是知道自己不知道什么。
三区框架：L'Architecte Numérique（2026），由 Hachette 发行。 larchitectenumerique.com
谁提出请求、什么行动、什么上下文、适用什么策略、做出什么决策、在什么时间。每个决策都经过加密签名并追加到链式日志中。任何第三方都可以在不信任我们的前提下，验证某个智能体在那一刻拥有该授权。
这一方法遵循 NIST 人工智能智能体标准倡议（2026 年 2 月）在智能体身份与授权方面确立的方向。
编排层与任何单一模型提供商解耦。若某个模型退化或某家提供商调整价格，系统可切换而无需触及决策逻辑。
决策契约是开放的。欢迎实现它、批评它、扩展它。 查看规范（JSON Schema、OpenAPI、MIT）
已经在使用智能体平台？我们为其中十个平台记录了集成场景：monday.com、Agentforce、Copilot Studio 及其他