智能体决策证据链核验工作流

智能体决策证据链核验工作流

3个实用技能 · 3步完成 · 每一步都能单独使用

将智能体的目标、决策、声明、证据引用和动作引用整理成可审计证据链，检查证据是否存在、是否过期、是否具备内容哈希，并在关键声明没有完整证据时生成 HOLD；只输出核验结果，不执行外部动作。

3个可下载技能 · 每个技能可单独运行

3步自动化工作流

🔵 1 决策证据信封整理

技能文件：agent-decision-evidence-envelope

解决什么： 固定 goal、decision、claims、evidence_refs、decision_ts 和 action_ref，避免只保存智能体最终回答而丢失决策依据。

你会得到： agent-decision-evidence-envelope.json，含字段缺口、声明列表、证据引用和稳定信封哈希。

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🟢 2 声明证据覆盖审计

技能文件：agent-claim-evidence-coverage

解决什么： 逐条检查声明引用是否存在、来源是否有时间戳和内容哈希、是否超过允许时效，并区分 GAP、STALE 和 SUPPORTED。

你会得到： agent-claim-evidence-coverage.json，含每条声明的引用状态、总体覆盖结论和覆盖哈希。

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🟠 3 证据支持动作闸门

技能文件：agent-evidence-backed-action-gate

解决什么： 将证据覆盖结论与动作引用、人类审批要求结合；只有全部声明有有效证据时才输出允许信号，否则生成 HOLD，避免把“模型说得像真的”当成执行依据。

你会得到： agent-evidence-backed-action-gate.json，含 ALLOW_WITH_EVIDENCE 或 HOLD、阻断原因和 external_action_executed=false。

↓ 本步结果形成最终交付

实际示例

脱敏样例模拟一个“更新客户状态”决策：声明引用的证据记录超过允许时效，第二步输出 STALE；第三步因声明未完全支持输出 HOLD，不把原始证据内容交给执行层。这是本地测试情境，不冒充真实客户成果。

适合谁

• 需要让研究、客服、运营或审批智能体给出可追溯决策依据的团队

• 使用 RAG、搜索、文档库或 MCP 检索结果的 Agent 平台工程师

• 负责事实新鲜度、来源版本和高影响动作证据门禁的安全团队

• 希望将决策证据检查接入工单、回归测试或人工审批流程的自动化服务商

买家只需提供

• 已脱敏的决策 JSON、声明列表、证据引用和动作引用

• 证据目录中的 evidence_id、source_ref、captured_at、content_hash

• 允许的证据时效、不可逆动作的人审规则和后续处理边界

使用方式

1. 使用 Python 3.10 或更高版本，在隔离目录保存脱敏 JSON，不放密码、Cookie、访问令牌或真实客户记录。

2. 先整理决策信封，再执行证据覆盖审计，最后运行动作闸门；也可单独运行任一步。

3. 在测试环境验证来源时间和哈希规则后，再由买家自己的系统决定是否进入真实审批或执行。

交付与验收

• 三个独立技能目录，每个包含 _meta.json、SKILL.md、README.md、标准库脚本、agents 配置和脱敏示例。

• 三步可重复运行：决策信封、证据覆盖、动作闸门；过期证据样例必须稳定输出 STALE/HOLD。

• 缺少声明、证据引用、来源时间戳、内容哈希或动作引用时输出 REVIEW/GAP；不可逆动作缺少人审时必须 HOLD。

• 不包含模型、数据库、检索服务、事实核验服务、账号、密钥、人工审核或外部动作执行。

服务说明

脚本只读取买家有权使用且已经脱敏的本地 JSON，不连接模型、工具、数据库或远程 API。证据存在不代表事实真实，时间戳和哈希也不替代业务审核；静态覆盖审计不能证明所有语义推理正确。套餐不承诺零误判、绝对合规、收入或固定节省比例；来源系统、模型和 telemetry 版本变化时需重新验收。