北京
当AI代理开始跨公司边界买东西、卖东西、转派任务，一个尴尬的问题浮出水面：交易出了岔子，你凭什么相信对方给出的那份"代理操作记录"？
初创公司 Action State Group Inc. 给出的答案是：别信，自己验。这家公司推出一套开源工具，让企业可以独立核查AI代理到底干了什么，而不是只听交易对手的一面之词。
这套工具由三部分组成：保存防篡改记录的 EvidenceBook、用于评估代理行为是否符合要求的 Terms Packs，以及独立验证服务 Countersign。它瞄准的场景很具体——当一笔交易里，你没法只依赖另一方对代理行为的说法时，这套东西派上用场。
创始人兼首席执行官 Steven Mih 把差异说得很直白：多数可观测性和追踪工具，关心的都是"你自己墙内发生了什么"。而跨组织交易的问题在于，墙外那部分你根本看不见。Mih 此前创办了 Ahana Cloud Inc.，这家公司做的是 Presto 开源分布式查询引擎的托管版本，2023 年被 IBM 收购。
EvidenceBook 的思路是让参与各方各留一份签过名的交易历史。买方记录自己请求了什么、付了多少；供方记录自己接受了什么、报告交付了什么。把双方选定的记录摆在一起比对，就能看出哪里一致、哪里冲突、哪里缺了一块——而且不需要一个中心机构把所有人的数据攥在手里。
参与者始终掌握自己的信息，在评估结果时可以按需披露更多细节。有意思的是，一方受益并不要求双方都装这套软件，当然，如果两边实现兼容，就能直接交换证据。验证可以离线完成，而且免费。
技术上，系统使用一种叫 Agent Action Capsules 的开放格式来承载签名记录，并配合加密检查点，让此后的任何改动都能被检测出来。一个免费的公共见证服务则用来证明某个检查点在特定时间点确实存在过。
但 Mih 也把边界划得很清楚：保存记录，并不等于证明记录内容准确，也不等于证明每个动作都被捕获了。EvidenceBook 能验证"报告的事件确实发生过"，却无法验证"某份协议是否被履行"。这个局限同样延续到 Countersign——它检查证据包的特定加密与结构属性，对结论签名并记入自己的透明日志，但不会认证所声称的结果真的发生，也不会认证证据是否完整。
Terms Packs 处理的是另一个问题：记录下来的工作，是否满足监管或业务规则规定的要求。每个包定义评估标准和评估方法，结果会标出哪些要求已满足、哪些没满足、哪些无法评估。首个包覆盖的是欧盟《人工智能法案》下与代理相关的义务。Action State 建议治理、风险和合规团队按自身需求定制这些包——注意，这些包并不认证法律合规。
人的环节被摆在关键位置。Mih 描述了一套流程：AI 评判员每天评估代理记录，员工定期抽样复核，把人的判断和自动判断放在一起比对。系统还会保留评估结果，方便审计人员追查底层证据。
早期集成已经落地。开源分布式推理网络 Mesh-LLM 的参与节点会保存签名记录，并能与对等节点比对往来内容，这有助于发现对方关于模型或配置的记录说法被改动过。开源计划 Project Nanda 也在通过不同注册表发现的代理之间的交易中使用了 Agent Action Capsules，双方各自保留一份密封的双边记录。面向个人代理，Action State 的 Everyday Rules 与 Muse 集成，按所有者的要求评估拟执行的动作。
EvidenceBook 以 Apache 2.0 许可证发布。其底层规范建立在已发布的互联网工程任务组（IETF）标准之上，但 Action State 自己的规范目前仍是个人互联网草案。Mih 的原话是："它还不是 RFC 标准，也还没被工作组采纳。"
商业化路径也说得坦白。公司计划为这些规范和实现寻求中立的基金会治理，收入则来自独立验证服务。Mih 表示："Countersign 目前免费。不过，一旦出现接受 Countersign 的依赖方，我们就会开始收费。"
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