Actionproof

ActionProof

为 AI Agent 提供防篡改的审计轨迹。 可验证的可观测性：Agent 执行的每项操作都会生成一份由密码学签名的收据，你可以随时随地离线验证 — 无需后端。

可观测性工具（LangSmith、Langfuse、Arize）展示的是 Agent 声称执行过的操作 — 记录在它们平台上的跟踪数据，由平台说了算。但这些日志是自行声明的：Agent、错误或攻击者都可以随意写入内容，而事后你无法证明记录未被篡改。

ActionProof 补上了缺失的一环：可验证的可观测性。每项操作 — 发送邮件、提交表单、付款 — 都会生成一份防篡改、由 Ed25519 签名的收据，记录做了什么、由哪个 Agent 执行、何时执行以及依据谁的授权执行。修改任何字段都会导致验证失败。这是一条审计轨迹，你（或审计员、用户、交易对手）无需信任 Agent、供应商或我们，就可以信赖它。

为即将到来的合规要求而构建 — 《欧盟 AI 法案》（第 12 条）和 ISO 42001 要求为自动化决策提供可追溯、防篡改的日志。ActionProof 以可移植的基础组件形式提供这样的日志，而非封闭平台。

安装

npm install actionproof      # TypeScript / JavaScript
pip install actionproof      # Python

收据可跨语言兼容：在 TypeScript 中签名的收据可以在 Python 中验证，反之亦然。

快速入门（TypeScript）

import { attest, verify, generateKeypair } from "actionproof";

const agent = generateKeypair();               // agent's identity = its key (did:key)

const receipt = attest(agent, {
  type: "email.send",
  summary: "Sent renewal quote to [email protected]",
  params: { to: "[email protected]", amount: 4200 }, // hashed, not stored in clear
  result: { smtp: 250 },
  outcome: "ok",
});

verify(receipt);            // -> { valid: true, agent: "did:key:z6Mk..." }

快速入门（Python）

from actionproof import attest, verify, generate_keypair

agent = generate_keypair()

receipt = attest(
    agent,
    type="email.send",
    summary="Sent renewal quote to [email protected]",
    params={"to": "[email protected]", "amount": 4200},  # hashed, not stored in clear
    result={"smtp": 250},
    outcome="ok",
)

verify(receipt)             # -> VerifyResult(valid=True, agent="did:key:z6Mk...")

修改该收据的任何字段，verify 都会返回无效。这就是它的核心理念。

适用场景：Agent 可观测性的可验证层

ActionProof 是对可观测性技术栈的补充，而非替代。继续使用 LangSmith / Langfuse / Arize 获取丰富的跟踪数据、延迟和成本信息 — 然后为重要操作（那些会转移资金、改变状态或触及用户数据的操作）附加 ActionProof 收据，使这部分审计轨迹具备防篡改和可独立验证的特性。

	可观测性平台	ActionProof
记录内容	供应商内部的跟踪数据/日志	由你持有的签名收据
信任模型	信任平台存储的记录	通过密码学验证，无需信任任何人
防篡改性	可由任何有数据库访问权限的人编辑	任何编辑都会使签名失效
可移植性	存在于供应商平台中	可离线、跨语言、随处使用
大规模使用成本	按事件计费	~$0（本地签名，无需后端）

这是一份证明，而不只是一条日志 — 区别在于“我们的仪表板显示 Agent 做了这件事”和“这是任何人都可以验证的签名收据”。

设计原则

• 离线且无需后端。 Agent 使用自己的 Ed25519 密钥。签名和验证仅使用原生密码学 — 无需服务器、账户或网络。（这也是它在任何规模下运行成本都几乎为零的原因。）
• 保护隐私。 敏感输入/输出以 SHA-256 哈希形式存储；之后你可以证明某个值匹配，而无需将其放入收据。
• 可组合，而非竞争。 ActionProof 是收据封套。将更强的证据绑定到 result_hash 中 — 例如 x402 结算、AP2 授权引用或经 DKIM 签名的 SMTP 250 — 让收据的可信度与交易对手证据相匹配。
• 无需注册表的身份。 Agent 身份是 did:key（自描述公钥）。你信任谁取决于你的策略（固定密钥、允许列表，或下方的可选日志）。

有关线缆格式，请参阅 SPEC.md。

将其用作 MCP 服务（无需编写代码）

让 Agent 获得收据的最快方式：将 ActionProof 作为 MCP 服务运行，并将其添加到 Claude Desktop / Cursor。你的 Agent 将获得三个工具 — attest_action、verify_receipt、get_identity — 并可在执行操作后立即生成收据。

将以下内容添加到 MCP 客户端配置中（例如 Claude Desktop 的 claude_desktop_config.json）：

{
  "mcpServers": {
    "actionproof": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "actionproof-mcp"]
    }
  }
}

服务会在首次运行时生成一个稳定的 Ed25519 身份（存储在 ~/.actionproof/agent.key.pem，可通过 ACTIONPROOF_KEY_PATH 覆盖）。它签署的每份收据都可归属于该 Agent 的 did:key。

自动生成回执（框架包装器）

你不必在每次操作后都手动调用 attest——只需包装一次工具，每次调用都会生成回执。

TypeScript（与框架无关；适用于 LangChain.js、Mastra、Vercel AI SDK）：

import { withReceipts, generateKeypair } from "actionproof";

const agent = generateKeypair();
const send = withReceipts(agent, rawSendEmail, {
  type: "email.send",
  onReceipt: (r) => store(r),   // called with a signed receipt on every call
});

Python（@attest_action 装饰器，或 LangChain/CrewAI 回调）：

from actionproof import attest_action, ActionProofCallbackHandler

@attest_action(agent, type="email.send", on_receipt=store)
def send_email(to, body): ...

# or attest every tool a framework agent runs, no per-tool code:
handler = ActionProofCallbackHandler(agent, on_receipt=store)
agent_executor.invoke(input, config={"callbacks": [handler]})

本地开发

git clone https://github.com/Burakfenerci5/actionproof
cd actionproof && npm install
npm run demo     # full sign → verify → tamper loop
npm test         # TS suite (9 tests)
npm run mcp      # start the MCP server over stdio

cd python && pip install -e ".[dev]" && pytest   # Python suite (7 tests, incl. TS↔Python interop)

路线图

• 当前（已发布）： TypeScript 库 + MCP 服务 + 框架包装器，以及带有装饰器和 LangChain/CrewAI 回调的 Python 包。两者的回执可互通。
• 下一步： 提供一流的 LlamaIndex / CrewAI 插件；导出器可将回执附加到现有可观测性技术栈（OpenTelemetry、LangSmith、Langfuse）的 span 中。
• 之后（可选，托管）： 可验证的审计仪表板——可搜索、可分享、防篡改的时间线，记录你的 Agent 集群执行过的操作；由仅追加日志提供支持，面向需要合规级证据（EU AI Act / ISO 42001）、但不想自行构建解决方案的团队。**该库和 MCP 服务将永远免费且可离线使用；**只有托管仪表板是付费服务。

许可证

MIT。