ATB：隐私优先的AI工作流审计追踪系统

一个本地优先的审计追踪系统，为AI工作流提供防篡改的事件日志、加密证据包和确定性导出，无需默认外部存储。

随着AI系统在生产环境中的广泛应用，一个关键问题日益凸显：当AI工作流出现错误、偏见或隐私泄露时，我们如何追溯发生了什么？传统的日志系统往往分散、易篡改，且难以提供可用于审计的确定性证据。

ATB（Agent Trace Bundle）正是为解决这一问题而设计的。它是一个本地优先的审计追踪系统，专为隐私敏感的AI系统而生。与依赖外部服务的可观测性平台不同，ATB将所有证据保存在本地，让用户完全掌控自己的数据。

ATB的设计围绕几个关键原则展开：

ATB在本地记录事件包，不强制要求外部追踪存储。这对于处理敏感数据的团队至关重要——数据不出境，隐私风险自然降低。

每个事件都被捕获在可验证的执行链中，用户可以在本地检查和重放。这种透明度是建立信任的基础。

证据包和确定性导出以制品形式存在，而非重建的笔记或截图。这意味着证据可以在不同系统间传递，而不会丢失完整性。

隐私泄露事件被追加到同一防篡改证据包中，与工作流的其余部分形成完整链条。这种设计确保了隐私审计的完整性。

ATB使用SHA-256哈希链和RFC 8785规范JSON捕获-变异-删除保护。每个事件都与其前驱绑定，任何变异、重排序或删除都会破坏链条。

验证模型如下：

event_hash = SHA-256(prev_hash || RFC8785(event_json))
genesis:    prev_hash = "0000...0000" (64 zeros)

这种设计确保了日志的完整性和不可抵赖性。