範本證據路徑
AI agent security audit template：實施到決策
將提示視為實施概要。有用的工件不僅僅是複製的程式碼，而是經過審查的事件契約，可以產生值得信賴的答案。
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設定邊界
Instrument the point where agent_tool_authorization_decided becomes final.
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建立合約
Start with agent_tool_authorization_decided, agent_tool_completed, agent_policy_changed and keep every field typed, bounded, and privacy-reviewed.
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執行夾具
在依賴彙總結果之前，先練習已知的成功、失敗、重試和空結果案例。
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回答問題
哪些高風險工具被拒絕或需要批准？
範本與用例
使用此範本加入事件
當測量目標已經明確時，複製此範本。使用匹配的用例指南來檢視事件邊界、成功定義以及生成的 SQL 應支援的決策。
範本
將其貼上到您的編碼代理中
更換 YOUR_API_KEY，在本地執行流程，然後驗證生成的事件和儀表板。
ai-agent-security-audit
AI代理安全稽核範本
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.要捕獲的事件
agent_tool_authorization_decidedagent_tool_completedagent_policy_changedagent_approval_resolvedagent_run_completed
驗證清單
完整的埋點通行證留下了什麼
活動
綜合事件以穩定的名稱和欄位型別到達預期的資料表。
查詢
第一個 SQL 查詢返回具有明確時間視窗的合理行。
意見
儀表板使用真實欄位幷包含足夠的上下文來解釋更改。
安全
檢查提示、正文、憑據、簽名和私人內容是否經過編輯。
事件結構描述範例
此工作流程的事件結構描述
在將查詢或程式碼片段適應生產之前，請檢查行粒度、發出邊界、所需型別、隱私類、範例有效負載和驗證清單。
相關產品功能
繼續此工作流程 AI代理監控
透過可審查的 SQL 連線代理執行、工具使用、模型成本、品質和產品結果。
相關 SQL 查詢範例
更多 SQL 範例
針對此工作流程中的結構化欄位執行查詢，檢查範例結果，並將有用的答案轉換為儀表板或警示。
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