可追溯性
要求平台记录代理的每一次操作，包括操作者身份、时间和影响范围，以便在出现错误时回滚或追责，是代理进入生产工作流的前提条件之一。
时间轴 (近 90 天)
可追溯性（traceability）对于理解智能体为何做出特定选择至关重要，审计事件和血缘追踪能帮助团队在多轮会话和动态事件冲突时进行调试。
纯生成式模型容易编造内容，其失败往往无法被察觉；而可追溯的工作流把不确定性暴露出来，供使用者自行判断可信度。
可追溯性要求平台记录代理的每一次操作，包括操作者身份、时间、影响范围，以便在出现错误时回滚或追责。
当AI不再等指令就行动时，用户必须判断‘它凭什么这样建议’，因此可追溯性是代理型CRM能否被采纳的架构前提。
成熟的 AI 原生研究工具通常采用引用溯源（citation grounding）机制，使每条洞察都能追溯到具体原文片段，以降低幻觉风险
独立身份是可追溯性（traceability）的前提
可解释性侧重让用户理解模型为何产出某个结果，可追溯性则关注结果来源于哪里，两者是相关但有区别的概念
DeepSeek Harness内置只追加（append-only）的可追溯性日志系统，记录模型看到的系统提示词、推理过程和工具调用
全部知识事实 (8)
DeepSeek Harness内置只追加（append-only）的可追溯性日志系统，记录模型看到的系统提示词、推理过程和工具调用
60%待验证可追溯性（traceability）对于理解智能体为何做出特定选择至关重要，审计事件和血缘追踪能帮助团队在多轮会话和动态事件冲突时进行调试。
50%待验证纯生成式模型容易编造内容，其失败往往无法被察觉；而可追溯的工作流把不确定性暴露出来，供使用者自行判断可信度。
50%待验证可追溯性要求平台记录代理的每一次操作，包括操作者身份、时间、影响范围，以便在出现错误时回滚或追责。
50%待验证当AI不再等指令就行动时，用户必须判断‘它凭什么这样建议’，因此可追溯性是代理型CRM能否被采纳的架构前提。
50%待验证成熟的 AI 原生研究工具通常采用引用溯源（citation grounding）机制，使每条洞察都能追溯到具体原文片段，以降低幻觉风险
50%待验证独立身份是可追溯性（traceability）的前提
50%待验证可解释性侧重让用户理解模型为何产出某个结果，可追溯性则关注结果来源于哪里，两者是相关但有区别的概念
50%