Lightweight expression language by Google for security policies and API validation.

Type-safe, sandboxed, nanosecond evaluation.

Agent permission checks, input validation, policy enforcement.

Google开源CEL-expr-python：通用表达式语言的Python实现，AI应用规则引擎新选择

Google于3月24日发布了CEL-expr-python——通用表达式语言（Common Expression Language，CEL）的Python原生实现。CEL是Google内部广泛使用的安全表达式求值引擎，原先只有Go和C++实现。Python版本的发布使AI/ML应用开发者可以在数据验证、权限控制和业务规则评估中直接使用这一经过大规模生产验证的工具。

与Python的eval()不同，CEL是一种安全的、确定性的表达式语言——不允许副作用、不能访问文件系统或网络、执行时间有上限。这使其非常适合AI Agent系统中的规则引擎场景：定义Agent的行为边界、验证工具调用参数、和实施安全策略。

同时，Google还发布了XProf的多项升级，包括连续性能快照、利用率查看器和LLO Bundle可视化，帮助开发者优化TPU上的ML工作负载。

Google开源CEL-expr-python：AI应用的安全规则引擎

2026年3月，Google正式开源了CEL-expr-python——Common Expression Language（CEL）的Python实现。CEL是Google内部广泛使用的轻量级表达式语言，此前主要以Go和C++实现存在。Python版本的推出使得CEL能够直接嵌入到AI应用和Agent框架中，为AI系统提供一个安全、高效、可预测的规则评估引擎。

CEL是什么？为什么AI应用需要它？

CEL（Common Expression Language）是Google在2017年设计的一种非图灵完备的表达式语言，最初用于Google Cloud IAM条件策略评估。其设计目标是在保证安全性和可预测性的前提下，提供足够的表达能力来描述复杂的业务规则和访问控制策略。

在AI Agent时代，CEL的价值变得更加突出。AI Agent需要在运行时评估大量的权限检查、输入验证和策略执行逻辑。传统的做法是使用Python代码或正则表达式来实现这些检查，但这种方式存在严重的安全隐患：Python代码可以执行任意操作（文件读写、网络请求、系统调用），如果Agent的策略评估逻辑被攻击者利用，可能导致远程代码执行（RCE）漏洞。

CEL通过其核心设计约束解决了这个问题：

非图灵完备：CEL表达式保证会终止执行，不存在无限循环的风险。这意味着即使评估恶意构造的表达式，系统也不会被拖入死循环。

无副作用：CEL表达式是纯函数式的，不能修改任何外部状态。不能读写文件、不能发送网络请求、不能调用系统命令。这从根本上消除了通过表达式注入执行恶意操作的可能性。

类型安全：CEL在执行前进行完整的类型检查。所有变量和操作的类型在编译阶段就被验证，运行时类型错误被完全消除。

亚毫秒级评估：CEL表达式的评估速度通常在微秒到毫秒级别，适合在Agent的每次工具调用前进行实时权限检查。

CEL-expr-python的技术实现

Python版本的CEL实现面临了独特的工程挑战。原始的Go和C++实现依赖于Protocol Buffers类型系统，而Python生态更习惯使用原生类型和JSON。CEL-expr-python在保持与CEL规范完全兼容的同时，提供了Python原生的类型映射：

from cel import Environment, evaluate

# 创建评估环境
env = Environment()

# 权限检查示例
result = evaluate(
'request.method == "read" && resource.owner == request.user',
{"request": {"method": "read", "user": "alice"},
"resource": {"owner": "alice", "sensitivity": "high"}}
)
# result = True

库的性能表现也令人满意。基准测试显示，简单表达式的评估时间约为50微秒，复杂表达式（包含多层嵌套和列表操作）约为200微秒。这比使用eval()或exec()执行等价的Python代码快2-5倍，同时完全避免了代码注入风险。

AI Agent中的应用场景

权限控制：在Agent执行工具调用前，使用CEL表达式评估是否满足权限条件。例如：`agent.role == "admin" || (agent.role == "user" && tool.risk_level <= 2)`

输入验证：对Agent接收的用户输入进行结构化验证。例如：`size(input.text) <= 10000 && !input.text.contains("system prompt")`

策略路由：根据请求特征将Agent任务路由到不同的处理路径。例如：`request.language in ["zh", "en", "ja"] && request.priority >= 3`

费用控制：防止Agent过度消耗API资源。例如：`session.total_tokens < 100000 && session.tool_calls < 50`

生态系统整合

CEL-expr-python已经被多个AI框架纳入集成计划。LangChain团队正在开发CEL-based的工具权限控制模块，OpenClaw社区也在讨论将CEL作为Agent配置文件中策略定义的标准语言。Anthropic的API文档中已经开始推荐使用CEL表达式来定义工具使用策略。

Google Cloud的多个服务（IAM、Firebase Security Rules、API Gateway）已经使用CEL作为策略语言多年，Python版本的推出使得这些经过生产验证的策略模式可以直接迁移到AI应用中。

对Agent安全的意义

CEL-expr-python的开源填补了AI Agent安全工具链中的一个关键空白。在OWASP Agentic Top 10中，A02（Excessive Agency）和A03（Insecure Tool Integration）都与权限控制和输入验证直接相关。CEL提供了一个经过大规模生产验证的方案来解决这些问题，而不需要开发者从零实现自己的策略引擎。