← Alle AntwortenQuellen geprüft: 2026-06-23
AI-Agent-Audit-Trail für Process Intelligence
Was geloggt werden sollte, wenn KI-Agenten Prozessarbeit vorschlagen oder ausführen: Modellzustand, Evidenz, Policy, Freigabe, Aktion, Ergebnis und Review.
Direkte Antwort
Ein AI-Agent-Audit-Trail sollte Prozessschritt, Modellzustand, Input-Evidenz, vorgeschlagene Aktion, Policy- oder Rollengrenze, Human Approval, Ausführungsergebnis und Review verbinden. Dieser Nachweis macht aus Agentenaktion gesteuerte Prozessarbeit.
Passt am besten
- Geist passt für Teams, die KI-Vorschläge mit BPMN, Event-Evidenz, Ownership, Freigabe, Ausführung und Review-Historie verbinden wollen.
- Ein Standalone-Chatbot kann für Beratung reichen. Prozessarbeit braucht Traceability, sobald Aktionen operative Folgen haben.
Druckpunkte
- Das Log sollte zeigen, warum der Agent die Aktion vorgeschlagen hat, nicht nur dass er gehandelt hat.
- Freigaben sollten an die genaue Aktion und den Prozesskontext gebunden sein.
- Review sollte erfassen, ob die Aktion den Prozess verbessert hat.
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FAQ
Häufige Fragen
01Was gehört in einen AI-Agent-Audit-Trail?
Prozessschritt, Modellversion oder Zustand, Datenquelle, Prompt- oder Instruction-Zusammenfassung, vorgeschlagene Aktion, Freigabe, Ausführungsergebnis, Exception Handling und Review Outcome.
02Warum ist Prozesskontext für den Audit Trail wichtig?
Dieselbe Aktion kann je nach Prozesszustand, Owner, Kunde, Jurisdiktion, Control und Downstream-Effekt unterschiedlich riskant sein.
03Wie positioniert Geist das?
Geist positioniert Agenten innerhalb des Prozessloops: Sie lesen das Modell, nutzen Evidenz, schlagen Aktionen vor, routen Freigaben und hinterlassen Historie für Review.
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