ActionState EvidenceBook：让智能体的工作记录能被别人独立核对
Action State Group 在 2026 年 10 月 22 日的 AGNTCon + MCPCon 北美站上发布了面向 AI 智能体的开放证据层：EvidenceBook 以 Apache 2.0 开源，让智能体留下防篡改的记录——它做了什么、答应过什么，任何人不用信任运营方就能核对；Terms Packs 定义评估这些工作的规则，Countersign 提供独立运营的第二道核验
官方入口
功能特点
- ✓ EvidenceBook 让每个参与方各自持有一份签名、防篡改的交易历史：买家智能体记录自己要了什么、付了多少，服务方智能体记录接受与交付了什么
- ✓ 把双方的记录放在一起比对，就能暴露出双方一致、冲突或有缺口的地方，而不是只看单方日志
- ✓ Terms Packs 按业务或监管规则逐条评估记录下来的工作，输出「满足 / 未满足 / 无法评估」三种结果，第一套覆盖的是欧盟 AI 法案里与智能体相关的义务
- ✓ Countersign 是已可用的独立运营核验服务：核验不依赖当事人自己，避免「智能体给自己写成绩单」
- ✓ Apache 2.0 开源 + 开放标准路线，官方同时在做硬件证明的智能体治理记录规范（TRACE），数据留在本地、只有证明出行
使用步骤
- 先想清楚要证明什么：是「这件事发生了」，还是「这件事符合某条规则」？前者用 EvidenceBook 留痕，后者要配 Terms Packs
- 在智能体的动作边界上接入记录：让工具调用经过一个网关或代理，在网关层落签名记录，而不是让智能体自己在代码里写日志
- 挑一套和业务最相关的 Terms Pack 跑评估，先用历史工单做回溯测试，看「无法评估」的比例有多高——比例高说明记录粒度不够
- 跨公司协同时引入 Countersign 做交叉核验，把证据包和核验结论一起归档，方便审计时出示
常见问题
EvidenceBook 解决的核心问题是什么？
官方说法是：智能体开始代表人去行动、并且跨公司跨平台互相交互，因此需要一种独立验证「智能体到底做了什么」的方式，不管它由谁运营、用哪套系统。EvidenceBook 是 Apache 2.0 开源的证据层，让智能体留下防篡改的记录——做了什么、答应了什么，任何人无需信任运营方就能核对。Agentic AI Foundation 执行董事 Mazin Gilbert 也公开支持这条开放、厂商中立的证据层路线。官网 https://actionstate.ai ，发布稿见 Tennessean 转载的 EINPresswire 公告
Terms Packs 和普通的规则引擎有什么不同？
关键差别在于评估对象是「被记录下来的工作」。Terms Packs 按业务或监管要求逐条比对记录，输出满足、未满足或无法评估三种结果，而不是笼统打个分。官方给出的第一套 Pack 覆盖欧盟 AI 法案里与智能体相关的义务。注意公开材料里也点明了它的局限：它只能评估进入记录的行为，没被记录下来的行为无法被判定
Countersign 是什么？必须用吗？
Countersign 是 Action State 已可用的产品，定位是由独立运营的一方对证据做第二道核验，这样核验结论不依赖交易当事人自己。是否必须用取决于你的场景：单方内部审计用 EvidenceBook 可能就够；如果是跨公司交易或需要向监管、客户出示证据，独立核验的价值就出来了。具体能力和费用请以官网说明为准
部署时最大的坑在哪？
在记录边界。如果让智能体自己写日志，它同样可以漏写或改写，那这套证据就没有意义。可行的做法是让工具调用经过一个网关，在网关层做签名与落盘，并把存储放在智能体凭据无法写入或删除的地方。另一个坑是记录粒度：粒度太粗，Terms Packs 大量返回「无法评估」；粒度太细，成本和体积又上去，需要按审计目标倒推
和常见的可观测性平台是什么关系？
可观测性平台主要回答「系统跑得怎么样」——延迟、错误率、trace。EvidenceBook 这类证据层回答的是「这个动作是谁授权的、结果是什么、能不能被第三方验证」。两者可以并存：trace 告诉你哪一步慢，证据包告诉你这一步有没有被授权、事后能不能出示给审计。如果业务涉及付款、代客户操作或受监管流程，证据层通常不是可选项