用途：为 OpenClaw 智能体提供零信任治理，在工具调用前后执行策略、验证身份、评分信任并留存防篡改审计记录。
主要能力：策略合规检查（令牌上限、工具白名单/黑名单、内容正则拦截、置信度阈值、人工审批）；信任评分（0.0–1.0，含策略合规、资源效率、输出质量、安全态势、协作健康五个维度）；Ed25519 身份验证与 DID 生成；交互记录更新信任分（成功 +0.01，失败按 severity 扣减，低于默认阈值 0.5 自动阻断）；带哈希链校验的审计日志。
使用方式：安装 pip install agent-governance-toolkit，若未上 PyPI 可用 pip install "agentmesh @ git+https://github.com/microsoft/agent-governance-toolkit.git"。脚本位于 scripts/，输出 JSON。常用命令：scripts/check-policy.sh --action "web_search" --tokens 1500 --policy policy.yaml；scripts/trust-score.sh --agent "research-agent"；scripts/verify-identity.sh --did "did:mesh:abc123" --message "hello" --signature "base64sig"；scripts/record-interaction.sh --agent "writer-agent" --outcome success；scripts/audit-log.sh --last 20 或 --agent "research-agent" --verify；scripts/generate-identity.sh --name "my-agent" --capabilities "search,summarize,write"。策略文件 policy.yaml 可定义 max_tokens、max_tool_calls、allowed_tools、blocked_tools、blocked_patterns、confidence_threshold、require_human_approval 等字段。
适用场景：工具执行前限流、信任其他智能体输出前验证身份、协作后更新信任、委派前检查信任分、合规审计、初始化时生成 DID。
限制：资料未提供具体收费、价格、平台支持范围与性能数据；实际效果取决于策略配置与运行环境。