AgentSystems Notary

为 LangChain 应用程序提供密码学可验证的审计追踪

概述

AgentSystems Notary 为 AI 智能体交互创建防篡改的审计追踪。

为什么

当客户、审计员、监管机构、保险公司等质疑 AI 行为时，你需要证明实际发生了什么。传统日志行不通：你控制它们，所以第三方必须信任你没有修改它们。

防篡改日志消除了这种信任要求。

工作原理

原始 LLM 交互保存在你的存储中。在正常操作期间，没有任何第三方看到它们。但每个交互的加密哈希同时写入独立的防篡改存储（Arweave 或 AgentSystems 保管服务）。

如果有审计或争议，你提供原始日志。审计员重新哈希它们并与存储的哈希进行比较。匹配表示日志未被篡改。不匹配表示篡改或损坏。

你控制你的数据，但无法在不被检测的情况下修改它。

记录的内容：

• 到你的存储：完整的原始 LLM 负载（提示词、响应、元数据、时间戳）
• 到哈希存储：SHA-256 哈希 + 元数据（例如命名空间、会话 ID、时间戳）

哈希存储选项

哈希（不是原始数据）可以写入以下任一存储选项：

存储	适合场景	功能
去中心化 (Arweave)	无供应商锁定	公共追加只读账本、开源验证、无需账户
Custodied	管理合规	一次性写入存储、验证 UI、用于审计的签名证明

Custodied plans 提供符合 WORM 的哈希存储、管理签名和签名证明。

前置条件

pip install agentsystems-notary langchain langchain-anthropic python-dotenv

示例（去中心化）

1. Generate signing key

   openssl genrsa -out arweave-key.pem 4096
   

   保留此密钥。在验证期间证明链上哈希所有权时需要它。

   对于生产环境，使用 云密钥管理服务。

2. Create .env file

   在你的项目根目录中创建一个 .env 文件：

   # AWS S3 for raw payload storage
   ORG_AWS_S3_BUCKET_NAME=your-bucket
   ORG_AWS_S3_ACCESS_KEY_ID=AKIA...
   ORG_AWS_S3_SECRET_ACCESS_KEY=...
   ORG_AWS_S3_REGION=us-east-1
   
   # Path to signing key
   ARWEAVE_PRIVATE_KEY_PATH=./arweave-key.pem
   
   # Anthropic
   ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
   
3. Run the example

   import os
   
   from agentsystems_notary import (
       LangChainNotary,
       ArweaveHashStorage,
       AwsS3StorageConfig,
       LocalKeySignerConfig,
       RawPayloadStorage,
   )
   from langchain_anthropic import ChatAnthropic
   from dotenv import load_dotenv
   
   load_dotenv()
   
   # Your S3 bucket for raw LLM payloads
   s3_config = AwsS3StorageConfig(
       bucket_name=os.environ["ORG_AWS_S3_BUCKET_NAME"],
       aws_access_key_id=os.environ["ORG_AWS_S3_ACCESS_KEY_ID"],
       aws_secret_access_key=os.environ["ORG_AWS_S3_SECRET_ACCESS_KEY"],
       aws_region=os.environ["ORG_AWS_S3_REGION"],
   )
   raw_payload_storage = RawPayloadStorage(storage=s3_config)
   
   # Local RSA key for signing
   signer = LocalKeySignerConfig(
       private_key_path=os.environ["ARWEAVE_PRIVATE_KEY_PATH"],
   )
   
   # Arweave for decentralized hash storage
   # Namespace is public — written to the ledger and used to segment stored data
   # Namespace should be one anonymous ID per customer, agent, or environment
   # Retain a record of your namespace mappings
   arweave_storage = ArweaveHashStorage(
       namespace="tenant_a1b2c3d4",  # See namespace comments above
       signer=signer,
   )
   
   # Create notary callback
   notary = LangChainNotary(
       raw_payload_storage=raw_payload_storage,
       hash_storage=[arweave_storage],
       debug=True,
   )
   
   # Attach to model
   model = ChatAnthropic(
       model="claude-sonnet-4-6",
       api_key=os.environ["ANTHROPIC_API_KEY"],
       callbacks=[notary],
   )
   
   response = model.invoke("What is the capital of France?")
   print(response.content)
   

验证

去中心化 (Arweave)：从你的存储桶下载原始负载，压缩它们，并使用开源 CLI 验证：

aws s3 sync s3://your-bucket/arweave/tenant_a1b2c3d4/ ./logs
zip -r logs.zip logs
npm install -g agentsystems-verify
agentsystems-verify --logs logs.zip

CLI 重新哈希每个负载并与 Arweave 上的哈希进行比较。有关详细信息，请参阅 完整验证指南。

或者，Verify UI 支持去中心化和保管验证。

配置

• 原始负载存储选项
• 签名配置
• 哈希存储选项

资源

• 网站
• 文档
• GitHub

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官方原文：src/oss/python/integrations/callbacks/agentsystems_notary.mdx · 非官方翻译，译文由 AI 生成，以英文原文为准。