面向企业AI运营而打造
为治理、合规与审计而设计
贯通模型、工具与智能体工作流
核心问题
传统日志碎片化且不足。
现有日志体系能记录相关事件，却无法提供关于现代AI系统在生产环境中行为的完整、独立且可验证的记录。
内部日志碎片化
供应商日志、应用日志与工作流追踪各自只呈现局部画面，无法形成贯穿整个AI生命周期的统一审计追踪。
缺乏独立证明
若系统自身掌控记录，就无法充当中立的可信层。当决策受到质疑时，内部日志往往不完整、可被篡改或难以自证。
可见性缺口
随着AI智能体跨工具与系统采取行动，组织会失去对AI所见、所生成、所决策与所执行内容的端到端可见性。
可观测性告诉你AI做了什么。Hashirai证明它。
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无法验证完整事件历史
为最高级别的审视而打造。
以取证级精度捕获、核验并汇报每一次 AI 决策的企业级工具。
端到端AI溯源
在模型、工作流与环境之间，完整记录 AI 的提示、输出、行动与决策。
从提示、工具到输出，形成连贯审计追踪。
可追溯的智能体活动
跨工具与系统追踪自主智能体行为，包括工具选择、参数与执行历史。
从首个提示到最终结果的结构化上下文。
可审计的历史
为调查、事件复盘、合规流程与内部治理生成可独立核验的记录。
导出时间线，无需手工拼凑日志。
治理控制
定义并落实 AI 如何运行、可执行哪些行动，以及如何留存证据。
批准、拒绝与例外——皆有证据可解释。
可辩护的报告
为安全、风险、法务与合规团队提供解释与辩护 AI 驱动活动所需的证据。
面向委员会的报告叙事，标识与签名一致。
跨供应商可见性
在多个模型、供应商与编排层捕获 AI 活动，而不依赖单一供应商日志。
模型、智能体与策略服务之间无盲区。
Hashirai 协议
面向 AI 问责的严谨信任架构。
01
捕获事件
通过 SDK 或 API，在实际生产工作流中实时记录 AI 的输入、输出、工具调用与行为。
02
创建记录
为每个事件生成确定性的密码学记录，形成可追溯、可保管的 AI 活动链条。
03
验证行为
安全存储完整数据，并维护防篡改引用，供授权方独立核验。
04
支持审计
将可验证证据用于合规审查、事件调查、争议处理、模型治理与监管报送。
面向现代企业的基础设施。
Hashirai聚焦AI风险真实出现的场景——生产工作流、受监管环境与快速发展的智能体平台。
运营情境 · 企业级AI
企业AI团队
用真正可用的证据治理线上AI工作流：从模型动作与智能体决策，到跨系统调查、升级路径与管理层汇报。Hashirai为团队提供清晰运营记录，覆盖已在生产环境运行的系统、智能体与模型。
运营覆盖
运营背景
78%
AI USE
71%
GEN AI
~33%
SCALE
25%
AGENTS
为融入现有AI栈而设计。
对现有系统进行补充式捕获。保留模型、供应商与编排——增加一层同时面向审计与工程的问责层。
- SDK 与 API 优先的集成路径
- 可与现有可观测性工具链并存
- 面向类型化、可评审实现
捕获示例
主动治理引擎
系统记录 · 实时
自主智能体需要问责。
智能体带来非确定性、委托与涌现行为。Hashirai将智能体治理落地为可验证记录与AI策略控制。
- 每一步都可归因到智能体、工具与策略结果
- 调查不依赖重建的聊天记录
- 面向异构智能体集群的跨模型报告
从信号到可辩护的治理。
以统一的AI问责模型连接监控、审计与合规。
审计与可追溯性
- 覆盖工作流与智能体的端到端AI审计追踪
- 带可验证指纹的不可篡改AI记录
- 可导出用于调查的时间线
监控与控制
- 与治理对象对齐的AI可观测性
- 策略结果的结构化上下文
- 无需“日志考古”的运营可见性
治理与合规
- 面向企业AI合规的证据包
- 带评估证明的策略执行
- 面向风险评审的跨模型报告
随信任、风险与用量扩展的定价。
Hashirai定价依据AI事件量、工作流关键性、保留与部署需求。从聚焦的试点开始，再扩展到生产工作流与企业环境。Hashirai围绕AI运营规模与关键性定价，而非按席位。价格通常反映事件量、保留要求、环境数量、治理需求与部署复杂度。
支持信息流
常见问题
Hashirai与可观测性工具有何不同？
可观测性工具用于监控性能、可靠性与系统健康。Hashirai用于形成可验证的记录，说明AI系统实际做了什么、为何如此，以及该行为如何在模型、工具、智能体与工作流之间传递。
Hashirai补充您的日志与可观测性栈。在传统日志止步之处，增加结构化溯源、策略上下文、记录完整性与可审计的历史。
会替换我们的日志体系吗？
不会。Hashirai设计为与现有体系并存，而非取代。
您可继续使用可观测性、链路追踪、编排与内部日志工具。Hashirai在之上增加一层问责能力，为生产工作流中的AI活动提供更清晰的主记录，而无需重建基础设施。
多模型、多供应商环境如何处理？
Hashirai面向异构AI环境构建，可在不同模型、供应商、工具与智能体框架之间捕获活动，同时保持一致的记录结构。
团队可在混合环境中调查、治理与报送，而无需手工拼接碎片化的供应商日志、应用事件与工作流追踪。
是否适合受监管企业？
适合。Hashirai面向重视证据、留存、可复核性与运营管控的环境而设计。
帮助受监管团队从零散内部日志，走向可支撑调查、治理流程与合规报送的结构化、可辩护记录。目标不仅是更多可见性，更是能经受内部复核与外部审视的记录。
集成Hashirai难度如何？
Hashirai可按增量方式接入。团队可从聚焦的工作流开始，通过SDK或API集成，再逐步扩展。
实践中，可先捕获一条生产关键路径、验证治理模型，再在不替换当前栈的前提下，将覆盖扩展到更多系统、团队与环境。
具体记录哪些内容？
Hashirai记录理解与辩护AI驱动行为所需的上下文。视工作流而定，可包括标识符、策略状态、模型与智能体动作、工具使用、复核状态、时间戳与记录的加密元数据等。
目标是保留连贯、可验证的证据链，而非孤立事件。
除单次模型调用外，是否支持智能体工作流？
支持。当行为跨越多步、工具、模型或委派智能体时，Hashirai尤其有用。
它帮助捕获完整操作路径，而非将每条事件视为孤立日志行，从而看清触发内容、决策、所用工具及工作流随时间的演进。
若模型输出看似正确，溯源为何仍重要？
正确性只是问题的一部分。在生产中，团队还需理解输出如何生成、适用哪些策略、涉及哪些输入与工具，以及行为日后能否被解释。
Hashirai帮助团队从“系统看起来可用”走向“我们能证明发生了什么”。