核心概念 - Failproof AI

概念	含义	可实现的目标
Session	一次 Agent 任务或运行	重现单次执行结果
Event	Session 中记录的一次操作	查看模型调用、工具使用、错误、人工操作或策略决策
Trace	有序且嵌套的 Session 视图	理解因果关系，而非阅读零散日志
Evaluation	对 Session 的评分或判断	持续追踪质量、合规性、成本或延迟
Audit	对所选 Session 群体的审查	以明确目标和节奏搜索失败模式
Finding	由 Audit 发现的有证据支撑的故障	查看故障模式、严重程度及受影响的 Session
Issue	持久的响应记录	分配、讨论并解决 Finding 或告警事件
Alert	检测问题复发的规则	在已知条件再次出现时通知响应人员
Policy	在 Agent 活动期间评估的规则	观察、拦截或重定向风险行为
Deployment	向机器推送的版本化 Policy	控制 Policy 的运行范围并安全回滚

可靠性闭环

从证据出发。Session 展示了发生了什么；Audit 判断这是个例错误还是普遍模式；Finding 识别故障模式，Issue 负责跟进响应；Policy 防止相同行为再次发生，而 Alert 则在条件重现时及时通知你。

本地 failproofai audit 扫描本地 Agent 历史记录；周期性的云端 Audit 则审查存储在 Failproof AI Cloud 中的 Session。二者是独立的工作流，具有不同的范围和调度方式。