halo-record 是评测安全领域的开源项目，由 bkuan001 开发，是 2026 年新上线的项目。
它收录于评测安全分类，该分类目前共有 466 个项目，GitHub 星标数为 80。
项目保持着较活跃的维护节奏，最近一次代码更新于 2026-09-15。Apache-2.0 许可证，可免费使用和部署。
它主要面向的使用场景是：金融行业AI交易操作审计。同类可对比的替代方案包括 OpenAI Evals、LangSmith、AgentOps。
halo-record
给 AI 代理装上防篡改黑匣子，操作记录人人可验
halo-record 是一个为 AI 智能体提供防篡改运行时证据的 Python 库。它通过哈希链技术生成不可篡改的运行时记录，确保 AI 代理的每次操作（如工具调用、LLM 响应）都可被验证和审计。该库零依赖，易于集成，支持 OpenTelemetry 和 MCP 协议，可嵌入现有 AI 工作流。它解决的核心问题是 AI 行为透明性和可追溯性，为 AI 治理、合规审计和安全管理提供底层支持。任何第三方都能独立验证记录的真实性，无需信任特定平台。适用于需要严格审计的金融、医疗、法律等行业的 AI 应用，以及企业内部的 AI 安全监控。
开源
free
智能体
GitHub 星标
★ 80
维护状态
较活跃
是否开源
是
定价模式
free
项目数据
分类智能体
开发团队bkuan001
所属国家
定价模式free
价格说明开源项目，Apache-2.0 许可证，可免费使用和部署。
访问状态
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型agents,ai-agents,ai-governance,ai-security,attestation,audit-log,audit-trail,compliance,llm,mcp,opentelemetry,python,security,tamper-evident
GitHub 星标★ 80
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2026-06-11 00:00:00
最近更新2026-09-15 00:00:00
维护状态较活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数4
使用教程
核心亮点
- 哈希链记录不可篡改，证据完整性有密码学保障
- 零依赖设计，轻量易集成，不增加部署负担
- 支持 OpenTelemetry 和 MCP，兼容主流 AI 生态
不足之处
- 项目早期，文档和社区生态待观察
- 仅提供记录层，不包含审计策略或告警功能
适用场景
- 金融行业 AI 交易操作审计
- 企业内部 AI 代理行为合规监控
- 开源 AI 应用的可信度证明
替代项目
OpenAI Evals、LangSmith、AgentOps
项目介绍
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