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作者：徐可甲 基于 OpenClaw（ github.com/openclaw/op… ）与阿里云日志服务（SLS），将日志与 OpenTelemetry 遥测汇入 SLS，搭建 AI Agent 可观测体系，实现行为审计、运维观测、实时告警与安全审计闭环。 为什么必须回答：“Agent 真的在受控运行吗？” “ 受控 ”至少包含四件事： 谁 在触发调用、 花了多少钱 、 做了哪些操作 （尤其是高危工具）、 行为是否可追溯 、 可审计 。回答不了这些问题，就不能说 Agent 在受控运行。 本文围绕“如何用阿里云 SLS 回答上述问题”展开：Session 日志回答“做了什么、花了多少”；应用日志回答“系统哪里异常”；OTEL 指标与链路回答“当前状态与耗时”。多条数据 Pipeline 协同，才能对“Agent 真的在受控运行吗？”给出有据可查的答案。 1.1 AI Agent 的安全风险面 AI Agent 与传统后端服务有一个本质差异：Agent 的行为是非确定的。同样的用户输入，模型可能产生完全不同的工具调用序列。这意味着你无法像审计 REST API 那样，通过代码审查预判所有行为路径。 若不做可观测，你无法回答“谁在调你的模型、花了多少钱、有没有被注入恶意指令”——也就无法声称 Agent 在受控运行。…

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