Audit your own agents locally.
Zero data leaves your machine. 在本地审计你的 Agent —— 判据、见证、账本都跑在你自己的进程里, 我们看不到你的代码、看不到你的产物,也看不到你 Agent 的证据。
▚ 核心指标
▚ 实时雷达 · Live Feed
审计判据 · L4 实施条件:判词表必须由定理陈述计算,不能由 def 计算;
否则"被消费"不可测量。
▚ 测试控制台
把一条故意矛盾的证据提交给网关,看它是否敢于亮红灯。
匿名判定不写入公共账本,也不会累积信任分——它只是让你先看清楚判决长什么样。 To get more quota or use it in production, install our sidecar locally.
本地安装 ↓
这是桩模型注入的谎,不是真实 agent 行为。
真实示例见 examples/smolagents_sidecar/:正常文件名场景下模型照抄工具层
ok,sidecar 判 FAIL;真文件正控场景判 PASS。
桩模型本页按钮
- agent 复述注入的谎,sidecar 判 FAIL
- 真文件正控判 PASS
真实模型DeepSeek
- 正常文件名场景 → 模型照抄工具层
ok,判 FAIL - 真文件正控场景 → 判 PASS
两次观察,不构成一般结论。
示例场景中的文件名:正常文件名场景为 data.txt(不存在),正控为
present.txt(存在)。
robot_arm_01
—
- trust
- —
- penalty
- —
- state
- —
- seq
- —
—
在册智能体
- 尚无智能体提交过事务
▚ 开发者接入 · Developer Portal
Audit your own agents locally. Zero data leaves your machine. 上面这块大屏是云端展示;真正的审计跑在你自己的机器上,判据、见证、账本都在本地进程里。
这个示例证明什么 / 不证明什么
证明什么.
sidecar 审的是调用边界上工具层报告与物理见证是否一致,不依赖 agent 措辞。
真实模型在正常文件名场景下照抄工具层 ok 时判
FAIL;真文件正控场景判 PASS。
不证明什么.
- 不证明"模型会撒谎" —— 单一模型两次观察。
- 不证明"sidecar 能抓住所有假完成" —— 工具层是桩实现,对所有调用返回
ok。 - 不证明
restore()可达 ——EnergyAccount未在本次执行中被 import。
来源:examples/smolagents_sidecar/README.md
安装 sidecar
pip install harness-audit-sidecar
已发布在 PyPI 上,装完应该有一个可执行文件:
harness-audit-server --help。
也可以用 git 直接装当前开发版:
pip install "git+https://github.com/liao-zhizhi/harness-audit-sidecar.git"。
接进 Cursor / Claude(MCP)
展开 mcp_config.json 配置
{
"mcpServers": {
"harness-audit": {
"command": "harness-audit-server",
"args": ["--cwd", "/absolute/path/to/your/project", "--quiet"]
}
}
}
--cwd必须写被审计项目的绝对路径,不是 sidecar 自己的目录。- 结论写进
audit_trace.jsonl;不要从 stdout 取判决,那里只有 Agent 被允许看到的东西。 - 账本默认就在项目目录里。如果被审计的 Agent 能写这个目录,它也能删——需要抗篡改就指向它写不到的位置。
读源码与形式化证明
- causal-evolution-paper — 论文、Lean 4 形式化、审计日志
- harness-audit-sidecar — sidecar 本体(MCP stdio server)
云端这台实例只做三件事:展示判决、提供匿名试用、给你命令。 它不接收你的代码,也没有渠道接收——没有上传接口,没有执行接口。