我研究 AI 智能体执行证据、操作问责、执行完整性、审计回执，以及面向高约束场景的可复核证据层。

重点不是让 AI（Artificial Intelligence，人工智能）多回答一句，而是让智能体或 AI 系统完成任务后，留下可追踪、可复核、可审计的证据。

• Agent Evidence / Operation Accountability Profile：智能体执行证据与操作问责配置文件。
• Execution Integrity：执行过程的 trace、checkpoint、checksum、replay 与篡改检测。
• Audit / Receipt Layer：面向审阅者、编辑、监管或项目验收的证据回执。
• AI Execution Audit Layer：面向政务、医疗、数字纪检等高约束场景的执行过程可信审计层。

这个 profile 是公开身份和项目路由入口，不是执行规则仓，也不是生产系统地图。

论文台账最后同步日期：2026-06-11。

• A Minimal UDI-DICOM Mapping Profile and Validation Artifact for Medical-Device Imaging Workflows，已在线发表于 Journal of Imaging Informatics in Medicine。DOI: 10.1007/s10278-026-02019-6。Springer Nature SharedIt view-only link: https://rdcu.be/fk6Qd。

• Digital Biosphere / The Journal of Supercomputing：已过技术检查，当前 With editor，活跃投稿。
• Data & Policy / DAP-2026-0249：Computable Evidence Objects for Automated-Driving Traffic Events: A Human-Review Validator under Synthetic Evaluation 已成功在线提交，当前按 submitted for consideration 记录。
• Empirical Software Engineering / EMSE-D-26-00609：A Minimal Execution-Evidence Profile for Bounded Reviewability of Agentic Software Runs 已投递成功，当前活跃投稿。
• Computer Standards & Interfaces / CSI-D-26-00686：execution-evidence / EEOAP 线稿件已确认投稿，当前按 submission received / being processed 记录。
• Journal of Imaging Informatics in Medicine / JDIM-D-26-01809：public DICOM metadata audit 线稿件已确认投稿，当前活跃投稿。
• AI Act / TSE-2026-04-0381：high-risk AI compliance-evidence 线当前记录为 Under Review；European Commission EUSurvey AI high-risk contribution 已成功提交。

以上状态只按已确认台账口径展示。submitted、with editor、under review 不等于接收、录用、发表或 DOI。

最新应用线聚焦 AI 执行过程可信审计 SDK / Execution Audit Layer。

面向场景包括：政务流程、医疗系统、数字纪检、项目验收、监管审计与后续存证系统。核心问题是：AI 在运行时具体做了什么，输入输出是否被篡改，结果是否可复现，责任链是否可验收。

当前抽象能力包括：

• trace.jsonl：记录执行步骤、输入、输出和时间。
• hash_chain.json：为输入、输出和步骤链生成 SHA256 hash chain。
• policy_decision.json：输出 allow / warn / review / block 与人工复核标记。
• replay_report.json：回放确定性审计管线，发现不一致时返回 REPLAY_FAILED。

该方向目前作为执行可信审计层和应用场景说明展示，不在本 profile 中声明为生产部署、合规认证或正式政务系统。

请把以下入口理解为轻量导航，不要把它们拼成公开可复刻的生产执行链。

1. agent-evidence - 智能体执行证据与操作问责的 profile、schema、validator 和 bounded reference surface。
2. verifiable-agent-demo - 单路径 toy validation demo，不是 enterprise sandbox 或 production pipeline。
3. digital-biosphere-architecture - public meaning layer，提供概念、词汇和架构边界。
4. fdo-kernel-mvk - execution-integrity interface 与 replay/checkpoint 概念层。
5. token-governor - governance interface、policy shape 和最小公开示例。
6. aro-audit - receipt / audit reference layer，不是公开审计控制面。

更轻量的导航上下文见 PROFILE_CONTEXT.md。

阅读顺序建议：

1. 先看本 profile 的研究主线和论文台账摘要。
2. 再看 agent-evidence 的 evidence/profile 公开接口。
3. 需要理解架构边界时，再看 digital-biosphere-architecture。
4. 不要从 profile 反推出生产执行系统、私有策略引擎、运行时状态或完整闭环实现。

部分早期实验、fork（派生镜像）和侧线仓库正在通过“回收站”索引整理。该索引不是删除声明，只记录迁移、归档候选、观察和人工复核状态。

• digital-biosphere-architecture/回收站

Email: joy7759@gmail.com
GitHub: github.com/joy7758
ORCID: 0009-0002-8861-1481