AI Agent 合规证据包：客户安全评审前要准备什么

AI Agent 合规证据包是一组文档、截图、日志和决策记录，用来证明团队对 AI Agent 有合理控制。它适用于客户安全评审、采购、审计和内部治理。

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1. 系统说明

记录 Agent 做什么、谁使用、能访问哪些数据、使用哪些模型供应商、能调用哪些工具。包括简单架构图或文字工作流，让工程团队之外的人也能理解系统。

列出数据类别：用户 prompt、检索文档、客户记录、工具输出、日志、模型回答、反馈和评估数据集。每类数据都要注明保留时间、存储位置、访问控制、删除流程，以及是否用于训练或评估。

列出主要风险和对应控制。常见领域包括提示注入、数据泄露、不安全动作、幻觉、成本飙升、模型变更、供应商依赖和事故响应。AI Agent 失败模式分析可以为这一部分提供输入。

保留回归测试结果、红队案例、RAG 评估结果、人工审核 rubric 和已知限制。证据不仅应包含通过率，也应包含失败示例和修复记录。可以与 LLM 应用回归测试集关联。

展示 Agent 如何强制用户权限、租户边界、工具 allowlist、审批门禁和审计日志。客户评审通常更关心 Agent 是否能在无人监督下做危险动作，而不是模型本身有多先进。

记录重要的提示词、模型、检索和工具变更。每条记录应包含原因、负责人、测试证据、审批、发布计划和回滚计划。这会让客户相信变更是受控的。

包含升级联系人、事故分类、客户通知标准、证据保留步骤和回滚流程。AI Agent Incident Response Checklist是很好的基础。

在客户安全评审之前，可参考 AI Agent 审计报告示例组织证据。

把AI Agent 合规证据包：客户安全评审前要准备什么当作一次上线前复查，而不是一次性文档。先确认页面要解决的具体问题，再检查它是否连接到相关 hub、服务页、自测工具和更深入的技术文章。这样读者能继续行动，搜索引擎也更容易理解页面在网站结构里的位置。

执行时建议记录三个结果：哪些页面已经可发现，哪些页面需要补内部链接，哪些内容还缺少证据、示例或下一步。对 AI Agent 网站来说，内容质量不只取决于发布数量，也取决于页面是否能帮助读者做出安全、成本、评估或采购决策。