dengyier/OpenWorkProof

何を解決するか

OpenWorkProofは、AIエージェントの実行における信頼のギャップを解決します。既存のツールは接続性（例：MCP）に焦点を当てていますが、エージェントの行動が承認されたものか、合意された範囲内で実行されたか、あるいは人間によって正式に承認されたかを証明できません。エージェントが実行の証拠なしに「完了」と主張する状況を防ぎます。

仕組み

これは既存のエージェント、CI/CDパイプライン、オーケストレーターに埋め込めるオープンプロトコルレイヤーです。6つの主要な要素からなる暗号的に署名された証拠チェーンを生成します：

1. WorkOrder：目的、ツール、受容基準を定義します。
2. CapabilityGrant：権限を持つ主体からの署名された承認。
3. PolicyDecision：実行前のチェックで、行動の許可または拒否を決定します。
4. ActionReceipt：実際の行動とその結果の記録。
5. VerificationDecision：証拠に対する独立した評価。
6. AcceptanceDecision：最終的な人間による署名。

Ed25519署名と正規化されたJSONを使用することで、証拠チェーンに変更が加えられると検証に失敗するようにします。また、「人間の自律性プロファイル」を導入し、エージェントが自律的に使用できる能力と、人間の介入が必要な能力を厳密に定義します。

対象ユーザー

• AIエージェント開発者：エージェントの作業をより信頼性高く、委任可能にするため。
• 企業チーム：エージェント主導のコード変更やシステム変更に対して、検証可能な監査ログが必要な場合。
• 第三者監査者：元のシステムにアクセスせずに、オフラインでエージェントの作業を検証したい場合。
• MCP/エージェントフレームワークユーザー：ワークフローに正式な承認と承認のレイヤーを追加したい場合。

特徴

• 暗号的証拠：公開鍵を使用してオフラインで検証可能な署名付き証拠バンドルを生成。
• 人間の参加：実行、検証、承認の役割を明確に分離し、エージェントが自らの作業を承認するのを防ぎます。
• 人間の自律性プロファイル：エージェントの自律性に関する細かい境界（許可、予約、拒否）を人間が定義可能。
• フレームワーク非依存：Python API、CLI、GitHub Actions、またはMCPサーバーとして統合可能。
• 検証の整合性：検証結果が完全かつ合意された証拠セットに基づいていることを保証するメカニズムを含む。