智能体轨迹语义核验工作流

核验 GenAI 智能体与工具 span 的语义字段、因果链和采集边界，输出可复核的 OpenTelemetry 验收结论。

AI智能体与自动化

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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。

交付内容

交付四个独立技能目录，每个包含 _meta.json、SKILL.md、README.md、agents/openai.yaml、标准库脚本和脱敏样例。正常样例可重复输出 READY、PASS、PASS 和 READY_FOR_HUMAN_OTEL_REVIEW；缺少字段、工具断链、高基数指标维度和未授权内容采集必须进入 REVIEW/HOLD。文件级验收包含 JSON 可解析、脚本可执行、稳定哈希和无网络动作；行为级验收包含因果缺失、跨 trace、指标基数和内容 opt-in 四类拒绝分支。不包含 Collector、SDK、APM、遥测导出、真实日志、数据清洗服务、账号、密钥或人工实施。

需要准备

脱敏的 span 摘要、trace id、span id、operation 和关键 gen_ai.* 属性脱敏的工具触发关系或 sidecar 关联记录指标维度白名单、内容采集 opt-in 规则和人工验收边界

运行与安装说明

使用 Python 3.10 或更高版本，将脱敏 span 和规则写成 UTF-8 JSON；不要放入真实 prompt、工具参数、客户内容或访问凭据。依次运行合同整理、因果审计、隐私/基数审计和最终闸门，也可单独使用任一步。在测试环境核对报告后，再由可观测性和隐私负责人决定 Collector、SDK 或生产 APM 的变更。

费用、服务与边界

脚本只处理买家有权使用且已脱敏的本地 JSON，不连接 OpenTelemetry Collector、MCP、外部 API 或生产系统，不读取凭据，不发送 telemetry。静态 span 核验不能证明真实上下文传播、采集器脱敏、采样策略或后端展示已经生效，也不能替代端到端回归和隐私评审。GenAI 语义约定仍在 Development，字段和版本会变化，正式使用前须由 SDK、可观测性和隐私负责人复核。本资源不承诺完整追踪、零泄露、零错误或固定节省比例。

安装准备与故障排查确认材料、运行环境与额外费用后再购买。阅读完整说明

工作流详情

# 智能体轨迹语义核验工作流

**4个实用技能 · 4步完成 · 每一步都能单独使用**

把 GenAI 智能体、LLM 推理和工具执行的脱敏 span 整理成可复核的 OpenTelemetry 语义合同：先检查字段和 span 类型，再核对工具是否有明确的触发因果，接着审计高基数指标与内容采集边界，最后形成一份人工验收结论。套餐只处理本地 JSON，不导出 telemetry、不发送数据、不推断模型内部思维，也不替代 Collector、SDK 或生产 APM。

4个可下载技能 · 每个技能可单独运行

## 4步自动化工作流

### 🔵 1 GenAI Span 语义合同整理

技能文件：`genai-span-contract-normalizer`

**解决什么：** 统一 invoke_agent、chat、execute_tool 等 span 的 operation、provider、agent、tool 和 trace 关系，先发现缺字段或重复 span id。

**你会得到：** READY/REVIEW、规范化 span 摘要、缺口列表和 `contract_hash`。

**↓ 本步结果自动进入下一步**

### 🟢 2 GenAI 工具因果链审计

技能文件：`genai-tool-causality-auditor`

**解决什么：** 检查每个 execute_tool 是否有明确的 triggered link 指向触发它的 chat、plan 或 agent span，并拒绝未知 span、跨 trace 和重复关系。

**你会得到：** PASS/HOLD、工具因果链、未关联工具问题和 `causality_hash`。

**↓ 本步结果自动进入下一步**

### 🟠 3 GenAI Span 基数与采集边界审计

技能文件：`genai-span-privacy-cardinality-auditor`

**解决什么：** 检查 trace、用户、会话、tool call、prompt 等高基数键是否被错误放进指标维度，并检查系统指令、工具定义、参数和结果等 opt-in 内容是否在没有明确同意时被采集。

**你会得到：** PASS/HOLD、观测字段集合、问题列表和 `privacy_hash`。

**↓ 本步结果自动进入下一步**

### 🟣 4 GenAI 语义约定验收闸门

技能文件：`genai-semconv-acceptance-gate`

**解决什么：** 汇总 span 合同、因果链和隐私/基数报告，区分静态证据通过与 telemetry 已经安全导出。

**你会得到：** `READY_FOR_HUMAN_OTEL_REVIEW` 或 HOLD、阻断原因、`human_decision=PENDING`、`telemetry_export_executed=false` 和 `external_action_executed=false`，形成最终验收包。

**↓ 本步结果形成最终交付**

## 实际示例

脱敏测试情境包含一个 invoke_agent、一个 chat 和一个 execute_tool span，三个 span 使用同一 trace id，工具链通过 `triggered` 关系指向 chat，指标维度只包含低基数的 operation 和 provider，内容采集开关关闭。第一步输出 READY，第二步输出 PASS，第三步输出 PASS，第四步输出 READY_FOR_HUMAN_OTEL_REVIEW。若工具没有因果 link、把 span_id 放进 metric 维度，或采集工具参数却未显式 opt-in，则对应步骤输出 HOLD。示例只说明脚本行为，不代表真实 Collector 或 APM 已完成接入。

## 适合谁

- 维护 OpenTelemetry GenAI instrumentation、Collector 或 APM 接入的开发团队
- 需要核验跨框架 agent、LLM、MCP 工具 span 是否可追踪和可解释的 QA、SRE 团队
- 正在统一 LangChain、LlamaIndex、OpenAI Agents 或自研编排器 telemetry 字段的可观测性负责人

## 买家只需提供

- 脱敏的 span 摘要、trace id、span id、operation 和关键 `gen_ai.*` 属性
- 脱敏的工具触发关系或 sidecar 关联记录
- 指标维度白名单、内容采集 opt-in 规则和人工验收边界

## 使用方式

1. 使用 Python 3.10 或更高版本，将脱敏 span 和规则写成 UTF-8 JSON；不要放入真实 prompt、工具参数、客户内容或访问凭据。
2. 依次运行合同整理、因果审计、隐私/基数审计和最终闸门，也可单独使用任一步。
3. 在测试环境核对报告后，再由可观测性和隐私负责人决定 Collector、SDK 或生产 APM 的变更。

## 交付与验收

- 交付四个独立技能目录，每个包含 `_meta.json`、`SKILL.md`、`README.md`、`agents/openai.yaml`、标准库脚本和脱敏样例。
- 正常样例可重复输出 READY、PASS、PASS 和 `READY_FOR_HUMAN_OTEL_REVIEW`；缺少字段、工具断链、高基数指标维度和未授权内容采集必须进入 REVIEW/HOLD。
- 文件级验收包含 JSON 可解析、脚本可执行、稳定哈希和无网络动作；行为级验收包含因果缺失、跨 trace、指标基数和内容 opt-in 四类拒绝分支。
- 不包含 Collector、SDK、APM、遥测导出、真实日志、数据清洗服务、账号、密钥或人工实施。

## 服务说明

包含技能

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。

GenAI 语义约定验收闸门 genai-semconv-acceptance-gate

汇总语义、因果和隐私/基数报告，输出人工验收结论。

GenAI Span 语义合同整理 genai-span-contract-normalizer

规范化 GenAI agent、LLM 和 tool span 的字段、类型和 trace 关系。

GenAI Span 基数与采集边界审计 genai-span-privacy-cardinality-auditor

审计指标高基数字段和 opt-in 内容采集边界。

GenAI 工具因果链审计 genai-tool-causality-auditor

审计 execute_tool 是否有可解释的触发因果链和同一 trace 关系。