AI Agent 的测试为什么总是测不住？Weir 用 OpenTelemetry 追踪做数据流安全门禁
很多 Agent 测试停留在“模型有没有调用正确工具”“最终回答是不是包含某个字符串”。这种测试对确定性函数很有用，但对真实的 Agent 工作流还不够：敏感数据可能先从工具结果进入上下文，再被模型改写，最后通过邮件、HTTP 或数据库工具流出；最终文本看起来正常，真正需要阻断的是中间那条数据流。
Weir 是一个面向 AI Agent 的开源 CI 门禁工具。它不要求你重新编排 Agent，也不运行另一个 LLM 来评判结果，而是读取 Agent 已经产生的 OpenTelemetry trace，重建会话图，在图上做 taint tracking，然后判断敏感数据是否到达不应该到达的 sink。项目当前由 weir-scan Python 包提供命令行工具，许可证是 Apache-2.0。
这使它适合放在“Agent 运行测试”和“构建通过”之间：先确认遥测数据足以支持断言，再扫描禁止的数据流；如果发现证据充分的违规路径，进程返回非零状态，CI 直接失败。
它解决的不是“回答对不对”
Weir 关注的是一个结构问题：某类敏感数据，是否沿着 Agent 的执行图，抵达了不该抵达的工具或外部系统。它不会因为模型换了措辞就放过一条真实的数据流，也不会把没有足够证据的 trace 猜成安全。
项目文档把处理过程拆成两个命令。gauge 先检查当前导出的 trace 是否具备分析条件，例如工具参数有没有被捕获、节点之间能不能通过明确的调用 ID 关联起来、内容覆盖率是否足够。只有覆盖率达到要求，scan 才进行 taint 分析。这一点很重要：很多 OpenTelemetry GenAI 集成默认关闭消息内容采集，盲目扫描只会得到一个看似绿色、实际无法证明安全的结果。
从架构上看，Weir 大致有四层：OTel GenAI 适配器把不同格式的 trace 统一起来；session graph 将调用、工具结果和模型步骤连成图；taint/evaluation 引擎沿边传播敏感数据；最后由 gauge、scan 和 HTML 报告提供 CI 入口。仓库还强调，分析路径不主动联网，规则与结果都在本地处理。
两分钟跑通最小检查
先安装包并对一个 JSONL trace 做覆盖率检查：
python -m pip install weir-scan weir gauge your-export.jsonl weir gauge --sample
这里的 weir 是实际的命令名，导入名也同样是 weir。如果导出中缺少工具参数，输出会明确指出当前只能做 coverage reporting，不能做 taint/scan，而不是伪造一个结论。修复 Traceloop、OpenLLMetry 或其他 OTel GenAI instrumentation 的内容采集设置后，再重新导出 trace。
当数据具备足够证据时，运行：
weir scan your-export.jsonl
一个典型的 verdict-grade finding 会给出规则 ID、源节点、sink、witness path 和退出码。比如测试场景中，财务账户标识从某个 tool_result 节点出发，经过若干 Agent 节点，最终到达 send_email；报告会保留 n2 -> n3 -> n4 -> n5 -> n6 这样的证据路径，同时对匹配值做脱敏。发现禁止流时退出码为 1，因此可以直接接入 shell 的失败语义：
set -e weir gauge artifacts/trace.jsonl weir scan artifacts/trace.jsonl
这里不要把 gauge 当成可选的装饰步骤。它相当于测试前的“观测契约检查”：如果工具参数没有进入 span，后面的安全断言就没有事实基础。
用规则描述“源”和“汇”
Weir 的规则是 JSON 文件，不需要为每个场景编写 Python，也不要求学习一门新的 DSL。一个最小规则可以表达：来自某个敏感数据类别的值，以原样形式抵达指定工具。
{
"id": "injection-exfil-to-outbound-sink",
"version": "1.0.0",
"stage": "active",
"description": "Untrusted content reaches an outbound sink verbatim.",
"source_class": "financial_account_identifier",
"sink_tool_name": "send_email",
"mode": "verbatim"
}
这类规则适合做“不可发生”的回归测试。例如，一个客服 Agent 可以读取订单信息，但不应把银行卡号原样传给邮件工具；一个代码 Agent 可以读取仓库文件，但不应把环境变量中的令牌送入任意 HTTP 请求。测试重点不是让模型承诺“我不会泄露”，而是让执行轨迹在泄露时无法通过构建。
规则里的 source_class、sink_tool_name 和 mode 都需要和项目实际支持的规则契约保持一致。不要根据业务名随意发明字段，也不要把自然语言描述当成已经注册的工具名。更稳妥的做法是把规则放进版本库，与 trace fixture 一起审查，并用项目的 contract 文档确认字段与状态。
为什么它比 LLM-as-judge 更适合做门禁
LLM-as-judge 擅长评价开放式文本，却不适合证明一条敏感数据是否穿过了特定工具边界。它可能受措辞、上下文和提示词影响，也很难稳定返回可供 CI 判断的证据路径。Weir 采用结构化 trace 和确定性的图分析，目标是让同一份输入得到可复核的结果。
这并不意味着它能替代所有 Agent 评测。它不判断回答是否有帮助，不验证事实正确性，也不证明业务授权模型完整。它解决的是“哪些数据从哪里流向哪里”。要测试任务成功率、工具选择质量和用户体验，仍需要单元测试、场景测试或人工评审；要检查事实性，则需要检索、引用或专门的 grounding 机制。
它还明确区分证据强弱。节点之间如果只有模糊关联，结果不会轻易升级为 verdict-grade；攻击者控制的内容也不应能够改写分析图。对安全门禁而言，这种“证据不足就降级”的行为比乐观地返回绿色更有价值：失败会提示你补充 instrumentation，而不是把遥测缺口误当成安全证明。
在团队协作中，建议把每条规则写成一个能回答具体风险问题的变更。例如不要笼统地写“禁止网络访问”，而是分别约束“客户标识不能进入邮件工具”“仓库令牌不能进入外部 HTTP sink”。这样失败报告中的源、汇和 witness path 才能对应到责任边界，审查者也能判断是业务规则变化、遥测配置退化，还是 Agent 真正走了一条危险路径。规则数量不宜靠堆叠来制造安全感；少量稳定、能解释的规则，通常比大量无法维护的模糊匹配更适合长期 CI。
接入现有 CI 的实践边界
第一步是固定 trace 采集策略。把工具调用、工具结果、模型输入输出和调用 ID 纳入测试环境的观测配置，同时注意不要在生产日志中无控制地保存明文敏感数据。第二步是为关键数据流建立少量高价值规则，优先覆盖邮件、HTTP、数据库写入和支付等外部 sink，而不是一开始就枚举所有内部节点。
第三步是同时保存“应该通过”和“应该失败”的 fixture。安全测试不能只有正常路径：要有一条没有敏感数据流出的成功样例，也要有一条明确抵达禁止 sink 的失败样例，并断言 weir scan 的退出码。第四步是在 gauge 失败时修复采集，而不是删除规则或放宽断言。否则 CI 只是从“无法判断”变成“假装安全”。
还要留意 trace 的生命周期和版本变化。不同 instrumentation 可能使用不同 span 属性，升级依赖后应重新运行 gauge，并把报告作为变更审查的一部分。对于外部 sink，规则应围绕真实注册名维护；如果工具重命名，宁可更新规则并审查 diff，也不要依赖模糊匹配。
适合谁，暂时不适合谁
如果你的 Agent 已经产生 OpenTelemetry trace，并且团队关心“敏感数据是否越过工具边界”，Weir 的切入点很直接：不改变 Agent 主循环，把安全断言加入 CI。它尤其适合需要审计证据、想在本地运行、又不希望把 trace 上传给第三方服务的团队。
如果当前 Agent 没有稳定的 OTel instrumentation，或者你只想测最终答案的准确率，Weir 不是第一选择。先补齐观测数据和普通场景测试，再引入数据流门禁，收益会更明确。它的价值不在于替你写更多测试，而在于把过去只能靠日志排查的“敏感数据经过了哪些 Agent 步骤”变成一条可失败、可复查、可放进构建流程的安全断言。
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