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# Policies
> Beobachten, steuern oder blockieren Sie Agentenaktionen, bevor ein bekannter Fehler sich wiederholt.
Eine Policy wertet ein Agenten-Hook-Ereignis aus und gibt eine von drei Entscheidungen zurück:
* `allow` lässt die Aktion fortsetzen.
* `instruct` gibt dem Agenten korrigierende Hinweise.
* `deny` blockiert die Aktion mit einer Begründung.
## Die drei Policy-Oberflächen nutzen
1. Gehen Sie zu **Observe → policy**, um Policy-Entscheidungen aus Sitzungen zu filtern und zu überprüfen.
2. Gehen Sie zu **Admin → policy editor**, um Policies zu erstellen, zu validieren, zu veröffentlichen, zu deaktivieren oder unveränderliche Versionen einzusehen.
3. Gehen Sie zu **Admin → enforcement**, um Versionen und Effekte Maschinen zuzuweisen.
Nutzen Sie die Policy-Seite, um zu verstehen, was bereits zutrifft, bevor Sie Enforcement erstellen oder ändern.
Der Editor ist der Ort, an dem Sie eine Fehlerbedingung in Quellcode umwandeln, validieren und eine unveränderliche Version veröffentlichen.
Enforcement weist dann diese veröffentlichte Version und ihren Observe- oder Enforce-Effekt den Maschinen zu.
Überprüfen Sie die Entscheidungen nach der Bereitstellung erneut auf der Policy-Seite, damit die Authoring- und Flottenansichten mit der tatsächlichen Agentenaktivität verknüpft sind.
Verwenden Sie `failproofai` für die lokale Policy-Installation und -Validierung:
```bash theme={null}
failproofai policies
failproofai policy add block-rm-rf --scope project
failproofai config --status
```
Verwenden Sie `fp`, um Cloud-Sitzungen und -Ereignisse zu finden, die Policy-Entscheidungen enthalten. Das Cloud-Authoring und die Flottenbereitstellung bleiben Dashboard-Workflows.
Policies haben drei eigenständige Oberflächen in Failproof AI:
1. **Entscheidungen analysieren** in Sitzungen, Dashboards und Audits.
2. **Versionen erstellen** mit integrierten Regeln, Code oder dem Policy-Editor.
3. **Versionen bereitstellen und durchsetzen** auf ausgewählten Maschinen.
Beginnen Sie mit einem bestätigten Fehlermodus. Definieren Sie das kleinstmögliche Ereignis und Tool-Match, das ihn identifiziert, testen Sie legitime und unsichere Beispiele, und beobachten Sie, bevor Sie durchsetzen.
Aktivieren Sie eine geprüfte Regel für häufige Risiken bei Secrets, Shell, Git, Cloud und Workflows.
Formulieren Sie eine workflow-spezifische Entscheidung in JavaScript oder TypeScript.