AWS Dogwood: il linguaggio open-source che dà memoria agli agenti AI

Logica Temporale e Fondamento MFOTL

Dogwood si basa sulla logica temporale e sulla Metric First-Order Temporal Logic (MFOTL), un ramo della matematica formale che permette di ragionare su eventi e sulle loro relazioni nel tempo . MFOTL estende la logica temporale proposizionale con la quantificazione del primo ordine e vincoli metrici (es. 'negli ultimi 5 minuti'), consentendo il monitoraggio in tempo reale di sequenze di eventi .

In Dogwood, la decisione di una policy dipende dalla cronologia delle azioni di un agente all'interno di una sessione, non dalla singola richiesta corrente . Il motore delle policy mantiene un registro delle chiamate precedenti e delle relative risposte, quindi valuta la richiesta corrente sulla base di questa cronologia prima di permettere o negare la chiamata .

Estendere Cedar con Operatori Temporali

Dogwood estende il linguaggio di policy Cedar (il linguaggio di autorizzazione di AWS del 2023) aggiungendo un blocco temporal con condizioni che tengono traccia della sessione . I principali operatori temporali includono:

Questi operatori permettono di definire regole come 'vieta un'azione di pagamento a meno che non sia avvenuta un'azione di fatturazione formerly' o 'vieta se sum_within(amount, 1h) supera una soglia' . Una policy temporale è scritta come una normale regola Cedar permit o forbid, ma con le condizioni inserite all'interno di un blocco temporal { ... } .

Applicazione a Livello di Gateway (a Prova di Bypass)

Le policy temporali sono applicate a livello del Gateway AgentCore, al di fuori del codice dell'agente . Il gateway intercetta ogni chiamata a uno strumento in tempo reale prima che raggiunga lo strumento di destinazione, valuta la policy sulla base della cronologia completa degli eventi della sessione e poi permette o nega la chiamata .

Poiché la decisione di autorizzazione avviene al perimetro — in un'infrastruttura che l'agente non può modificare — non può essere aggirata tramite manipolazione del prompt, jailbreak o qualsiasi altro codice controllato dall'agente . AWS dichiara esplicitamente che le policy vengono eseguite al 'perimetro del Gateway AgentCore, al di fuori del codice dell'agente', rendendole resistenti al fatto che l'agente possa riscrivere le proprie istruzioni . Il motore delle policy supporta due modalità: LOG_ONLY (solo audit, senza bloccare) e ENFORCE (blocco attivo) .

Integrazione con AWS: Amazon Bedrock AgentCore

Dogwood è stato integrato in Amazon Bedrock AgentCore sotto forma di policy temporali, annunciate insieme al rate limiting sul gateway il 6 agosto 2026 .

Funzionalità attualmente disponibili in Bedrock AgentCore:

• Policy temporali — regole stateful basate su Dogwood che valutano ogni chiamata a uno strumento in base alla cronologia della sessione dell'agente .
• Rate limiting sul gateway — limiti di throughput dei token su base identità (Base: 100 RPM, Avanzato: 300 RPM) .
• Motori di policy — crei un motore di policy, memorizzi le policy (sia Cedar standard che Dogwood temporali) e lo associ a un agente .
• Budget per sessione — ad esempio, un limite di spesa di 60.000 $ per sessione applicato tramite sum_within .
• Regole di sequenziamento dei flussi di lavoro — ad esempio, richiedere un'azione di approvazione prima di un'azione di pagamento .
• Modalità log-only ed enforce — esegui le policy temporali in modalità log-only sul traffico reale prima di passare alla modalità di enforcement .

Il linguaggio Dogwood e la sua implementazione di riferimento sono disponibili su GitHub con licenza Apache 2.0, separatamente dal servizio gestito Bedrock AgentCore .