> ## Documentation Index
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# 核心概念

> Failproof AI 中使用的一组核心概念。

| 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。

<Warning>
  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。
</Warning>