用途：为 AI 智能体系统加入安全、信任与策略执行控制，约束其可调用的工具、可处理的内容、可执行的操作量，并通过审计追踪保持可问责性。典型流程为：用户请求→意图分类→策略检查→工具执行→审计日志。
主要能力：
- 治理策略：以可组合、可序列化的策略对象定义允许/禁止的工具、内容过滤模式、单次请求最大调用次数及需人工审批的工具；支持多策略组合，采用最严格优先语义。策略可存为 YAML 配置而非硬编码。
- 语义意图分类：在工具执行前用加权模式信号检测数据外泄、权限提升、系统破坏、提示注入等危险意图，作为预检安全关卡。
- 工具级治理装饰器：包装单个工具函数，依次检查工具白/黑名单、速率限制、参数内容，并记录审计。
- 信任评分：以带时间衰减的分数跟踪智能体可靠性，成功加分、失败扣分，可用于多智能体委派场景中的信任注册表。
- 审计追踪：仅追加的审计日志，记录时间、智能体、工具、动作、策略等，支持导出 JSON Lines。
- 框架集成：给出 PydanticAI、CrewAI、OpenAI Agents SDK 的接入示例。
使用方式：定义 GovernancePolicy，按需组合组织级、团队级、智能体级策略；用 govern 装饰器包裹工具函数；在调用前做意图分类；用 TrustScore 与 AuditTrail 记录与门控敏感操作。治理级别分为 Open、Standard、Strict、Locked 四档。
适用场景：可调用外部工具（API、数据库、shell）的智能体、多智能体委派系统、生产部署中的合规与审计、金融/数据访问/基础设施管理等敏感操作。
限制：资料未提供具体安装命令、依赖版本、性能数据或收费信息；示例为模式参考，实际效果取决于策略配置与集成方式。