intelligent-audit-system

让企业AI智能体每一步都有据可查、可控可审

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 智能体 🍴 复刻 113 🐛 待处理 3 👀 关注 67
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 1180
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,无官网,需自行部署,全部功能免费。

项目预览

intelligent-audit-system 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类智能体
开发团队Ricky-7-Yan
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,无官网,需自行部署,全部功能免费。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型agent-evaluation,agent-runtime,agentic-rag,ai-agent,audit,evaluation-harness,fastapi,human-in-the-loop,knowledge-graph,llmops,mcp,multi-agent,python,rag
GitHub 星标★ 1180
上线时间2025-10-28 00:00:00
代码更新2026-11-05
仓库体积4.7 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

AuditPilot 是一个面向企业的可审计 AI 智能体系统,旨在解决 AI 在关键业务流程中缺乏透明度、可控性和合规性的问题。它提供了一套完整的框架,让企业能够构建、运行和监控基于证据的智能体工作流。核心能力包括:基于知识图谱和 RAG 的智能体运行时,确保回答有据可循;严格的工具治理机制,限制智能体只能调用经过授权的操作;内置评估测试平台,可对智能体性能进行持续验证;支持人工介入审核环节,保障关键决策的可靠性;以及自动化的补救措施交付,当检测到异常时能及时响应。项目采用 FastAPI 构建,技术栈涵盖 agent-evaluation、agent-runtime、agentic-rag 等,为开发者和企业架构师提供了从开发到部署的全链路支持。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 1180

使用教程

⚠ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理;原始文档不完整,部分步骤为通用流程推断,实际安装请以项目官方文档为准。

难度:进阶 约 15 分钟 部署方式:本地安装 4 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明,以下步骤为通用流程,请以官方文档为准。

环境要求

  • Python 3.10 或更高版本
  • 从 config.env.example 复制出本地 config.env 配置文件
  • 可选:MySQL 实例(使用 MySQL 标准库时)
  • 可选:Neo4j 实例(使用知识图谱时)
  • 可选:需要本地语义向量时安装 requirements-embeddings.txt(含 Torch/Transformers)

安装与启动步骤

  1. 1确认 Python 版本

    AuditPilot 要求 Python 3.10 或更高版本,先确认本机 Python 版本满足要求,否则先升级。

    python --version
  2. 2获取项目代码

    把仓库克隆到本地目录,后续所有配置文件和命令都在该目录下执行。

    git clone https://github.com/Ricky-7-Yan/intelligent-audit-system.git
    cd intelligent-audit-system
  3. 3复制配置文件

    README 要求先复制 config.env.example,再只在本地 config.env 中填写所需配置项,不要改动示例文件。

    cp config.env.example config.env
  4. 4按需安装向量依赖

    默认安装不含 Torch / Transformers;只有确实需要本地语义向量时才安装该依赖文件,并启用 RAG_ENABLE_EMBEDDINGS=1。

    pip install -r requirements-embeddings.txt

关键配置

配置项必填说明示例
DEEPSEEK_API_KEY否接入 LLM 增强能力;不填则进入确定性回退模式。sk-xxxxxxxx
MYSQL_HOST否MySQL 标准库连接地址,不使用标准库时无需配置。127.0.0.1
NEO4J_URI否Neo4j 图谱连接地址,不使用图谱时无需配置。bolt://127.0.0.1:7687
RAG_ENABLE_EMBEDDINGS否启用本地语义向量;需先安装 requirements-embeddings.txt。1
SECURITY_MODE否生产鉴权开关,生产环境需设为 enforced。enforced
AUDITPILOT_API_TOKENS_JSON否生产鉴权令牌配置,配合 SECURITY_MODE=enforced 使用。{"token":"your-token"}

如何确认成功

启动后即使未配置大模型密钥也会进入确定性回退模式,审计工作流、RAG、评测和界面仍可正常体验。

常见问题

Q:没有大模型 API Key 能跑起来吗?

A:可以。项目默认支持无模型密钥运行,未配置大模型时进入确定性回退模式,审计工作流、RAG、评测和界面仍可体验。

Q:必须搭建 MySQL 和 Neo4j 吗?

A:不是必需。MySQL 标准库和 Neo4j 图谱都属于可选配置,只有需要对应能力时才填写连接信息。

Q:默认安装能做本地语义向量检索吗?

A:不能。默认安装不包含 Torch / Transformers,需额外安装 requirements-embeddings.txt 并设置 RAG_ENABLE_EMBEDDINGS=1。

Q:生产环境需要额外配置什么?

A:需将 SECURITY_MODE 设为 enforced,并配置 AUDITPILOT_API_TOKENS_JSON 和 AUDIT_LOG_SIGNING_KEY 等鉴权与日志签名项。

注意事项

  • README 节选中未给出具体启动命令,启动方式请以仓库实际文档为准,不要凭猜测执行。
  • config.env 属于本地私有配置,请勿提交到版本库或对外分享。
  • README 提到的 6 个模板、34 个控制主题等数字仅为开箱范围,不代表覆盖全部行业与审计业务。
  • 项目不在无客户实测的前提下宣称固定节省工时或准确率,相关业务价值需在试点中度量。

核心亮点

  • 提供完整的可审计性框架,每个智能体决策都有证据链支撑,满足企业合规需求
  • 内置评估测试平台,可对智能体性能进行持续验证和回归测试
  • 支持人工介入审核(human-in-the-loop),关键操作可人为把关,降低风险

不足之处

  • 项目仍处于成长阶段,文档和社区生态有待完善
  • 知识图谱与RAG结合的实现复杂度较高,上手门槛可能较陡

适用场景

  • 金融、医疗等强监管行业,需要AI决策可追溯和审计
  • 企业内部流程自动化,需确保智能体操作合规且可控
  • 构建复杂知识问答系统,要求答案有据可依、可验证

替代项目

LangChain、AutoGen、CrewAI

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