Dogwood ist eine von AWS entwickelte Erweiterung der Cedar-Policy-Sprache, die speziell auf die Anforderungen agentenbasierter KI-Systeme zugeschnitten ist. Cedar war ursprünglich für die Autorisierung einzelner, isolierter Anfragen konzipiert – ein Modell, das bei Agenten versagt, die im Laufe einer Sitzung viele aufeinanderfolgende Tool-Calls ausführen. Dogwood schließt diese Lücke, indem es temporale Bedingungen einführt: Policies können nun auf den bisherigen Verlauf eines Agenten zurückgreifen und beispielsweise prüfen, ob bestimmte Freigaben bereits erteilt wurden, wie oft ein Tool aufgerufen wurde oder welche kumulierten Werte (z. B. Ausgaben oder API-Zugriffe) bisher angefallen sind. Damit lassen sich Sicherheitsregeln wie Rate Limits, laufende Summen und Genehmigungssequenzen in derselben deklarativen Sprache ausdrücken, die Entwickler bereits von Cedar kennen. AWS stellt Dogwood unter der Apache-2.0-Lizenz als Open Source bereit und integriert es in den Dienst AgentCore Policy, der als verwaltete Policy-Engine für Agenten-Workloads positioniert ist. Der mitgelieferte Referenz-Interpreter ist ausdrücklich noch nicht für den Produktionseinsatz geeignet und richtet sich zunächst an Entwickler, die das Sprachmodell erkunden und eigene Implementierungen aufbauen wollen. Der Beitrag stammt von Steef-Jan Wiggers und wurde am 16. August 2026 auf InfoQ veröffentlicht.