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事件跟踪模板

AI智能体安全审计模板

埋点工具授权决策、策略版本、人工批准和终端结果以及隐私安全的结构化事件。

审阅者 Telemetry产品团队 上 . 我们检查了事件名称、建议字段、查询要回答的问题和要排除的数据. 谁负责审核此页面

由此解锁的问题
  • 哪些高风险工具被拒绝或需要批准?
  • 政策或智能体发布是否改变了决策组合?
  • 哪个允许工具调用稍后失败或进入事件审查?
模板证据路径

AI agent security audit template:实施到决策

将提示视为实施概要。有用的工件不仅仅是复制的代码,而是经过审查的事件契约,可以产生值得信赖的答案。

  1. 1

    设定边界

    Instrument the point where agent_tool_authorization_decided becomes final.

  2. 2

    创建合同

    Start with agent_tool_authorization_decided, agent_tool_completed, agent_policy_changed and keep every field typed, bounded, and privacy-reviewed.

  3. 3

    运行夹具

    在依赖汇总结果之前,先练习已知的成功、失败、重试和空结果案例。

  4. 4

    回答问题

    哪些高风险工具被拒绝或需要批准?

模板与用例

使用此模板添加事件

当测量目标已经明确时,复制此模板。使用匹配的用例指南来查看事件边界、成功定义以及生成的 SQL 应支持的决策。

读取 AI智能体安全监控

模板

将其粘贴到您的编码代理中

更换 YOUR_API_KEY,在本地运行流程,然后验证生成的事件和仪表板。

ai-agent-security-audit

AI智能体安全审计模板

text
Instrument AI agent security decisions with Telemetry. Use /skill.md and this Telemetry API key: YOUR_API_KEY At the authorization boundary, log agent_tool_authorization_decided with: event_id, run_id, tool_call_id, workflow, agent_name, tool_name, action_class, risk_level, decision, reason_code, policy_version, release, environment, and timestamp_utc. Use controlled values for action_class, risk_level, decision, and reason_code. Emit the authorization decision before execution, then log agent_tool_completed separately with the same correlation identifiers, status, duration_ms, and a bounded error_type. Create reviewed SQL for decision volume, denial rate, approval-required volume, policy-version changes, and allowed actions that later fail. Keep absolute counts beside rates. Do not log prompts, completions, credentials, authorization headers, tool arguments, tool results, retrieved content, customer data, or free-form policy explanations. Keep enforcement 中 the policy layer. Use Telemetry to query the resulting events.

要捕获的事件

agent_tool_authorization_decidedagent_tool_completedagent_policy_changedagent_approval_resolvedagent_run_completed

验证清单

完整的埋点通行证留下了什么

活动

综合事件以稳定的名称和字段类型到达预期的表。

查询

第一个 SQL 查询返回具有明确时间窗口的合理行。

意见

仪表板使用真实字段并包含足够的上下文来解释更改。

安全

检查提示、正文、凭据、签名和私人内容是否经过编辑。

事件模式示例

在将查询或代码片段适应生产之前,请检查行粒度、发出边界、所需类型、隐私类、示例有效负载和验证清单。

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通过可审查的 SQL 连接智能体运行、工具使用、模型成本、质量和产品结果。

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