AI agent 很強，但企業不敢用。Galileo 的答案是：讓 agent 的每一步都可追蹤、可控制、可稽核。
問題：Agent 是黑箱
企業部署 AI agent 面臨一個根本性的困境。Agent 能自主規劃、呼叫工具、做出決策——這正是它強大的原因，但也正是企業不敢放手的原因。當一個 agent 連續呼叫了五個 API、做了三次資料庫查詢、最後生成一份報告，你怎麼知道它中間有沒有存取不該看的資料？怎麼確保它的推理過程符合公司政策？
目前的做法大多是「事後看 log」，但 log 只能告訴你發生了什麼，不能阻止不該發生的事。這就是 Galileo Agent Control 要解決的問題。
三層防護：觀測、護欄、合規
Agent Control 的架構分三層。第一層是觀測性（Observability）。它在 agent 的每一步執行中插入探針，即時追蹤推理鏈路、工具呼叫序列、輸入輸出內容。所有資料都以結構化格式記錄，可以用儀表板即時監控，也可以事後做深度分析。
第二層是護欄（Guardrails）。你可以定義規則——比如「agent 不能存取人事資料庫」、「每次金額超過一萬的操作需要人類核准」、「不能把客戶資料傳到外部 API」。這些規則在 agent 執行時即時檢查，違反規則的操作會被攔截，不是事後追究。
第三層是合規（Compliance）。針對金融、醫療、政府等受監管產業，Agent Control 提供完整的稽核軌跡，滿足 SOC 2、GDPR 等法規要求。每一次 agent 的決策過程都有完整紀錄，可以在需要時重放和審查。
開源的策略
Galileo 選擇開源核心框架，商業版提供進階的分析功能和企業支援。這個策略聰明——企業在評估 agent 治理工具時，最不想要的就是被單一供應商鎖定。開源讓企業可以先試用、確認符合需求，再決定是否購買商業版。
Agent Control 填補了 AI agent 產業鏈中最關鍵的缺口：信任。沒有治理層，agent 永遠只能停留在 demo 階段。有了可觀測、可控制、可稽核的治理框架，企業才有信心把 agent 從沙盒放到生產環境。如果你在推動企業 AI 導入，這個專案值得放進你的技術棧評估清單。
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