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当用户需要分析智能体运行时轨迹（来自 LangGraph、LangSmith、AutoGen 的 JSONL 导出或原始日志）以检测跨四个类别共12条规则的智能体异常行为时，应使用此技能。这四个类别分别是：行为类（未知序列 / 声明-行为不匹配 / 读写违规 / 累积超限 / 计划漂移）、输出断言类（格式 / 敏感内容 / 意图）、线索追踪类（自我反馈循环 / 高频工具切换 / 非工作时间高风险操作），以及信任利用 ASI09（L1 建议与实际执行差异）。该技能会从历史轨迹中构建行为画像，并标记偏差，用于离线智能体安全自检、SOC 分析师研判或部署前行为审计。12条规则中有11条为零网络依赖；输出意图规则需外部注入 LLM 客户端，默认禁用。这是一个本地离线分析工具，而非运行时防护机制。

模型生成摘要（rules/v1 · 2026-11-12 19:38）：当用户需要分析智能体运行时轨迹（来自 LangGraph、LangSmith、AutoGen 的 JSONL 导出或原始日志）以检测跨四个类别共12条规则的智能体异常行为时，应使用此技能
这是模型对公开材料的总结，不是官方声明，请以原链内容为准。

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版本	存档时间	内容哈希	内容
v1	2026-11-12 19:38	fa60f001	可取

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