用途：为 AI 系统的决策与输出建立合规可用的审计追踪，适用于满足监管要求（EU AI Act、SOC2、HIPAA）、追踪 AI 决策以落实问责、调试 AI 行为、调查 AI 相关事件以及展示 AI 治理。资料提到 EU AI Act 对高风险系统要求日志可追溯决策、记录参考数据、覆盖生命周期事件并保留适当期限，2026 年 8 月生效，罚款最高可达全球营收 7%；SOC2 关注处理完整性、机密性与可用性。
主要能力：定义 AIAuditLog 结构，包含标识（id、timestamp、correlationId、sessionId）、操作者（类型、id、IP、userAgent）、AI 操作（推理/生成/分类/分析、模型、版本、提供商）、输入输出（哈希、token 数、可选摘要）、决策（动作、置信度、备选、推理）、安全（内容过滤、过滤原因、人工复核）、性能（延迟、排队、吞吐）、成本、上下文与元数据。提供 AIAuditLogger 类，负责校验必填字段、对敏感内容做 SHA-256 哈希、写入存储，并在需要人工复核时推送告警队列。提供 withAuditLogging 中间件包装 LLM 客户端，记录成功与失败调用。存储后端示例包括基于 Prisma 的数据库存储与带哈希链的不可变存储，后者可校验日志完整性以发现篡改。还提供合规报告生成函数，汇总操作总数、独立用户、成本、过滤与人工复核数量、模型使用分布、风险事件与数据保留情况。
使用方式：资料未提供安装命令或具体接入步骤，仅给出 TypeScript 代码示例，需自行实现 AuditStorage、AuditConfig 等接口并接入现有 LLM 调用链。
限制：资料未说明支持的平台、依赖版本、收费或价格；示例中的保留策略（如 90 天）与成本计算函数需按实际环境调整，不能直接视为通用默认值。