antinet-provenance

name	antinet-provenance
description	收集系统全链路操作日志，生成可追溯的执行证据链与向量索引，是多智能体系统可观测性与安全审计的底座。
assign_when	该 Worker 负责记录每一次分发、扫描、解析与卡片生成事件，为系统提供端到端留痕与可观测能力。

Provenance 留痕 Skill（太史阁）

使用方式

• 由各官署在关键操作节点调用（或通过事件总线异步推送），写入证据链。
• 提供按 trace_id / 时间窗 / 官署维度的检索接口，支撑审计面板与回滚定位。

输入（Input）

• event：操作事件，含 actor（官署名）、action、target、timestamp、trace_id
• payload：（可选）与事件关联的结构化产物引用

输出（Output）

• evidence_chain：按 trace_id 串联的可追溯证据链
• vector_index：用于语义检索的向量索引条目
• query_api：按条件检索历史证据的接口描述

依赖（Dependencies）

• Qdrant（向量存储，经 MCP 接入）
• SQLite（结构化事件落地，本地兜底）
• 各官署的事件上报协议（统一 schema）

失败处理（Failure Handling）

• 向量库写入失败 → 本地 SQLite 缓存事件，恢复后异步补写，不阻塞主流程。
• 单条事件 schema 非法 → 记录并丢弃该条，不影响整链写入。
• 检索超时 → 返回最近一次成功快照并标注 stale。

复用价值（Reuse Value）

• 可观测性底座：任何多 Agent 系统都能直接挂载，获得开箱即用的审计与回放能力。
• 契合评审：Agent Infra 赛道「工程落地与运行验证及安全审计（20%）」维度的天然得分点。

复赛代码包执行（runnable package）

• 真实入口：scripts/run_provenance.py
• 执行等价于 core.runtime.AgentSession.run_stage("provenance")，调用 memory.taishige.TaiShiGeAgent.writeback（把全链路事件与四色卡片回流证据链，纯 Python 可离线）。
• 运行：python skills/provenance/scripts/run_provenance.py
• 产物：examples/snse_survey/provenance/（trace.jsonl + trace_summary.json，含每一条军机处派发与官署执行事件）。