面向企业与受监管 AI 工作流构建
可与可观测性与编排工具协同使用
支持试点、生产上线与安全评审
为跨提供商与基于智能体的系统而设计
Hashirai 是 AI 的黑匣子。
随着 AI 系统进入真实工作流，组织需要可验证的记录：发生了什么、为何发生以及决策如何做出。
核心问题
没有任何现有日志能给出 AI 活动的完整记录。
在生产环境 AI 工作流中，证据分散在供应商控制台、应用日志、追踪工具与工作流引擎中。每种来源都有价值，但都无法捕捉跨系统的完整决策与行动链条。
碎片化源于设计
供应商日志、应用日志与追踪服务各有不同用途，很少共享同一时间线、标识模型或记录结构，关键上下文在系统之间丢失。
跨系统工作流打破连续性
一旦工作流跨越模型、工具、智能体、供应商或合作伙伴系统，记录就被分割。没有任何一方能给出端到端的完整说明。
监控不等于可辩护的记录
内部与供应商原生日志有助于调试与运维，但并非独立记录。在事故、审计或争议中，团队很难拿出完整、一致且可辩护的证据。
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。
Hashirai 帮助团队捕获并重构跨模型、工具与工作流的 AI 活动，使调查、审计与高管评审从证据出发，而非从碎片化的日志出发。
统一活动记录
将提示、输出、工具调用与工作流事件纳入同一套相互关联的记录结构。
在应用、模型与工作流层之间形成一条连续链条。
跨系统可追溯性
在供应商、内部服务与外部系统之间跟踪单一决策路径，不丢失连续性。
在边界两侧保持逐步衔接。
决策上下文
记录行动发生时哪些规则、检查与评审状态处于生效状态。
让“为什么”始终附着在“做了什么”之上。
便于调查的时间线
用有序记录快速还原事件：发生了什么、何时发生、以何种顺序发生。
减少事件响应中的手工拼接。
可辩护的证据导出
生成面向审计、法务与合规审查的结构化记录，并保持完整性元数据。
证据可在工程团队之外被审阅。
Hashirai 协议
Hashirai 如何将跨系统 AI 活动转化为结构化、可验证、经得起审查的记录。
01
捕获事件
在模型调用、检索步骤、工具使用、智能体委托以及跨供应商与服务的下游行为等各处捕获 AI 事件。
02
创建记录
将来自不同供应商、服务与工作流阶段的事件，用共享标识、顺序与上下文连接为连续记录。
03
验证行为
应用完整性元数据、加密签名与可选锚定，使记录可被独立核验并抵御未被发现篡改。
04
准备证据
导出有序、结构化的证据，用于审计、调查、高管评审与监管问询，而无需从零重建时间线。
面向现代企业的基础设施。
四个买方语境：可追溯性、可辩护记录、审阅就绪与跨系统问责最为关键。
运营情境 · 平台
平台团队
在不替换技术栈的前提下增加可问责的 AI 捕获。Hashirai 可与编排、可观测性、内部工具及既有部署模式并存，更易为已在生产运行的工作流补充可追溯性、验证与审阅就绪的记录。
集成规模
运营背景
AI 使用已领先于基础设施就绪度。
大多数开发者已在工作中使用 AI。
来源 · Postman, State of the API 2025
为融入现有AI栈而设计。
在您已运行的系统上增加可验证的可追溯性。保留模型、供应商与编排层，并在整个技术栈上叠加可供评审的 AI 活动记录。
- SDK 与 API 优先的集成路径
- 可与可观测性与追踪工具并存
- 面向类型化、可供评审的实现
捕获示例
主动治理引擎
权威记录 · 实时
自主智能体需要问责。
智能体带来委托、非确定性与跨工具、跨系统的长时运行工作流。Hashirai 通过保留可验证记录，说明每个智能体做了什么、使用了什么以及随后发生了什么，使这些工作流可被审阅。
- 每一步均可归因至智能体、工具与决策路径
- 调查无需依赖重建的聊天记录
- 混合智能体环境下的跨模型报告
随信任、风险与用量扩展的定价。
Hashirai 定价依据 AI 事件量、工作流关键程度、数据保留与部署要求。可先开展聚焦试点，再扩展至生产工作流与企业环境。
支持通道
常见问题
Hashirai 与可观测性工具有何不同？
可观测性工具帮助团队监控性能与可靠性。Hashirai 构建可验证记录，说明 AI 系统做了什么、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 是否会取代我们的日志体系？
不会。Hashirai 与现有体系并存。您可继续使用当前的可观测性、链路追踪、编排与内部日志工具，同时为 AI 活动补充更清晰的权威记录。
Hashirai 与供应商日志或模型原生控制台有何不同？
供应商日志与模型原生面板多展示各自系统内发生的事。Hashirai 面向跨模型、工具、智能体、供应商与内部服务的工作流，在边界上形成一致记录，而不是让团队从多个系统拼凑碎片。
多模型、多供应商环境如何处理？
Hashirai 面向混合 AI 环境构建，可跨不同模型、供应商、工具与智能体框架采集活动，并保持一致的记录结构。
是否适用于受监管企业？
适用。Hashirai 面向需要证据、留存、可复核性与可辩护记录的环境。若 AI 活动日后需经风险、合规、法务、审计或外部相关方审阅，尤为相关。
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，先覆盖一条生产关键路径、验证记录模型，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 记录重建与辩护 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。
组织内通常哪些角色会使用 Hashirai？
需要审阅、调查、解释或辩护 AI 驱动活动的团队都会用到。常见包括工程、平台、安全、风险、合规、法务、内部审计与运营等，具体取决于工作流与部署环境。
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”。
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