确保LangGraph决策链的不可篡改性：基于哈希链的审计追踪 各位同仁，下午好！今天我们探讨一个在构建复杂AI系统，特别是基于大型语言模型（LLM）的工作流时，日益重要的课题：审计追踪的不可篡改性。随着AI系统在关键业务流程中扮演的角色越来越重，我们不仅需要它们高效、智能，更需要它们透明、可信。这意味着，当一个AI系统，例如一个由LangGraph构建的智能体，做出一个决策或执行一系列操作时，我们必须能够事后验证其每一步骤的完整性，确保没有任何环节被悄悄篡改。 LangGraph以其强大的状态管理和有向图构建能力，允许我们创建高度复杂、动态变化的LLM应用。然而，这种灵活性也带来了挑战：如何在一个多步骤、多分支、状态不断演进的系统中，可靠地记录并验证其执行路径和决策过程？今天的讲座，我将深入讲解如何利用哈希链技术，为LangGraph的每一个决策步骤构建一个不可篡改的审计追踪机制。 1. 审计追踪与不可篡改性的核心价值 在深入技术细节之前，我们首先明确为什么审计追踪如此重要，以及为什么不可篡改性是其核心属性。 什么是审计追踪？ 审计追踪（Audit Trail），简而言之，就是一份按 …
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