将多团队智能体观察清单与登记表做缺口、生命周期和依赖核验,生成不自动改注册表的人工治理队列。
以下摘录自发布者现有说明,不代表平台已完成运行验证。完整交付范围、限制与验收要求请继续阅读原文。
四个独立技能目录,含 _meta.json、agents/openai.yaml、SKILL.md、README.md、scripts 和脱敏 examples。 最小样例应输出 3 条观察资产、至少 1 个 shadow candidate、生命周期 REVIEW 和 READY_FOR_HUMAN_REVIEW。 字段缺失、重复引用、未知状态和登记缺口必须产生可定位 findings;不会猜测、删除或覆盖未确认资产。 不包含云平台登录、注册表同步、IAM 变更、权限撤销、自动退役、持续监控或人工审计服务。
脱敏的 observed agents JSON 和当前 registry JSON 每个智能体的所有者、业务目的、能力、权限、版本和依赖 生命周期、审批、观察时间与人工复核规则
解压四个技能目录,使用 Python 3.10 或更高版本。 先运行清单整理,再把结果与登记表交给影子缺口和生命周期核验,最后运行人工复核闸门。 在测试环境检查 shadow_candidates、findings、hash 和 human_decision,再由负责人决定是否修改真实注册表或权限。
本包是离线 JSON 资产盘点和人工治理队列工具,依赖 Python 标准库,不代表对任何云厂商注册表的认证或完整资产发现。观察清单的完整性取决于买家提供的脱敏导出;AWS、Microsoft 等公开文档只用于需求和字段边界参考。不会承诺零遗漏、绝对合规、自动清理或固定节省比例,也不绕过平台权限、审核和风控。
4个实用技能 · 4步完成 · 每一步都能单独使用
面向多团队、多平台部署的智能体资产治理:把观察到的资产归一化,比较登记表与实际观察的缺口,检查所有者、生命周期和依赖,最后生成注册或解释的人工复核队列;全程只处理脱敏导出,不自动发现、注册、退役或撤销权限。
4个可下载技能 · 每个技能可单独运行
技能文件:agent-estate-inventory-normalizer
解决什么: 统一 agent_ref、平台、所有者、业务目的、能力、权限、版本、依赖、生命周期和审批状态,避免不同团队各写一套资产表。
你会得到: agent-estate-inventory.json、缺失字段发现、稳定 inventory_hash 和不执行外部发现的边界。
↓ 本步结果自动进入下一步
技能文件:agent-shadow-gap-auditor
解决什么: 比较观察清单和登记清单,识别未登记的 shadow_candidates 与登记后长期未见的 stale_registry_candidates。
你会得到: agent-shadow-gap-report.json、集合差异、原因和 gap_hash,不会改写 registry。
↓ 本步结果自动进入下一步
技能文件:agent-lifecycle-dependency-auditor
解决什么: 检查活动智能体是否有所有者和依赖、状态是否有效、已弃用资产是否仍被批准,以及审批状态是否可解释。
你会得到: agent-lifecycle-dependency-report.json、发现项、审查数量和 dependency_hash。
↓ 本步结果自动进入下一步
技能文件:agent-portfolio-review-gate
解决什么: 汇总清单质量、影子缺口、生命周期和依赖问题,把登记、解释、补所有者或退役评估变成队列。
你会得到: agent-portfolio-review-gate.json,含 blockers、review_queue、human_decision 和不执行资产变更的标志。
↓ 本步结果形成最终交付
脱敏样例包含 support-triage、已弃用且仍批准的 refund-helper,以及登记表中没有的 growth-helper。第一步整理 3 条资产;第二步会把 growth-helper 识别为 shadow candidate;第三步会发现 refund-helper 缺少所有者、依赖和已弃用仍批准;第四步在 human_decision=PENDING 下输出 READY_FOR_HUMAN_REVIEW 与复核队列。该结果是本地测试事实,不代表任何真实客户成果。
管理多团队智能体、低代码 Agent 和工作流机器人的平台团队
需要准备 agent inventory、所有者和生命周期证据的安全或内审团队
正在接入 Agent Registry、控制平面或 MCP 目录的工程团队
想先用脱敏导出盘点 shadow AI,再决定系统接入方式的负责人
脱敏的 observed agents JSON 和当前 registry JSON
每个智能体的所有者、业务目的、能力、权限、版本和依赖
生命周期、审批、观察时间与人工复核规则
解压四个技能目录,使用 Python 3.10 或更高版本。
先运行清单整理,再把结果与登记表交给影子缺口和生命周期核验,最后运行人工复核闸门。
在测试环境检查 shadow_candidates、findings、hash 和 human_decision,再由负责人决定是否修改真实注册表或权限。
四个独立技能目录,含 _meta.json、agents/openai.yaml、SKILL.md、README.md、scripts 和脱敏 examples。
最小样例应输出 3 条观察资产、至少 1 个 shadow candidate、生命周期 REVIEW 和 READY_FOR_HUMAN_REVIEW。
字段缺失、重复引用、未知状态和登记缺口必须产生可定位 findings;不会猜测、删除或覆盖未确认资产。
不包含云平台登录、注册表同步、IAM 变更、权限撤销、自动退役、持续监控或人工审计服务。
本包是离线 JSON 资产盘点和人工治理队列工具,依赖 Python 标准库,不代表对任何云厂商注册表的认证或完整资产发现。观察清单的完整性取决于买家提供的脱敏导出;AWS、Microsoft 等公开文档只用于需求和字段边界参考。不会承诺零遗漏、绝对合规、自动清理或固定节省比例,也不绕过平台权限、审核和风控。
以下为套餐组成,实际执行顺序请按上方工作流说明。安装所需环境、账号与外部服务费用请在购买前确认。