00:00rec · start
面向编码智能体的可观测性、审计与安全——就在机器上

让你的编码智能体全程留痕。

上个月你的智能体跑了数千次会话。它们花了多少钱——又产出了什么?它们碰过什么?它们是否按你公司的方式工作?Gesta 度量、管控并引导每一次会话——就在工作发生的那台机器上。

$ curl -fsSL https://artifacts.gesta.run/gesta/install-agent.sh | bash -s
开始使用 →
00:14efficiency
场景 1 · 效率

你在 token 上花了 $3M。产出了什么?

董事会在问,而供应商账单答不上来——它止步于 API key。Gesta 用一份任何账单都产不出的明细来回答:你的智能体真正写下了什么——代码、文档、测试——按 API 目录价计价,每一个缓存层都算在内。

gesta.run/token-efficiency
Token 效率 · 近 30 天
$438Ktoken 成本
↓ 23% 对比上月
148K
代码
96K
文档
31K
测试
成员成本代码文档测试工作类型
alex$4123,120640520编码 71%
sam$3882,2401,380310编码 64%
jordan$2961,610420240编码 58%
rowan$1884602,9000研究 62%
仅统计人类——自动化(bot)花了 $6.2K,计入组织总额,但从不单列或排名。
计数是怎么做的

在笔尖度量,而非纸面。

纸面是一次会话留下的东西——文件、diff、提交——而纸面会撒谎。一处一个字符的修复,格式化工具却重写了上千行。生成器吐出没人写过的代码。真正救了你一周的那次会话,可能一个提交都没留下。

所以 Gesta 不数纸面。它度量的是墨水:智能体亲手落下的每一个字——代码、测试、文档,甚至直接写进你 wiki 的一页——在书写的那一刻就计数,早于格式化工具、生成器或 git 能碰到它之前

任何人都能看到花费。只有 Gesta 看得到产出——在机器上,在它被写下的那一刻。

离开机器的只有计数。墨水本身永远不会。

一份你的模型供应商——以及你的 AI 网关——永远不会给你看的明细。

01:24security
场景 2 · 安全

在它运行前拦住。

你的规则从一个控制台推送到每台机器上的每个智能体,危险的调用会在执行之前被拦住。运行前拦住、离开前阻断——包括那种悄无声息的:一个即将把明文密钥带离机器的 prompt。

38
生效规则
2,417
决策 · 24h
11
已阻断
6
待审
214
规则命中
gesta.run/policies
动作智能体用户会话决策
Prompt attaches AWS_SECRET_ACCESS_KEY规则:凭据模式 · 外发 promptCodexsama190阻断
git push --force origin main规则:向受保护分支强推Claude Codealex7f3c暂停
Edit .env.production规则:写入密钥文件Codexsama190待审
rm -rf build/限定在工作区内Claude Codealex7f3c放行
第一行:密钥从未离开机器——这个 prompt 在外发之前就被拦住了。

规则就是你从控制平面推送的模式——覆盖每个智能体、每次会话、每台机器。我们自己的机队每天都在跑这些规则。图中数据仅为示意。

你拦不住智能体做的每一件事。但你可以确保没有一件事是看不见的

01:52guide
场景 3 · 知识库

修复生效了。下一次部署会把它抹掉。

智能体给出的 Cloudflare 面板修复,是互联网的正确答案——却是这家公司的错误答案。那条缺失的事实如今存在组织知识库里,在每一次回答之前注入。

正确路径 —— 变更进入 Git

修改 dns repo
提交 PR
合并 main
dnscontrol 同步zone 与代码一致

捷径 —— 绕过 Git

Cloudflare 面板手改立即生效 · Git 不知道
下一次任意合并
全量同步 zone
被静默抹掉没有告警 · 看似正常

变更不是生效了就算完成——进入事实来源才算完成

session-d41f · replay有知识库
  1. t+0s规则注入 — “DNS 全在 dns repo 里。禁止面板手改。”
  2. +3s智能体 — “手改会被静默覆盖。我改为提交 PR。”
  3. +10mPR 合并 — 线上与代码一致 · 全程有记录
“这次修改 DNS 就没有出问题了,严格地按照 Organization Rules 来做的。”
—— 我们自己的团队频道,一周后

公开知识说的是通常怎么做。组织上下文说的是这家公司怎么做

02:30position
位置

工作发生在机器上。Gesta 也在那里。

你的网关看到的是流量。你的模型厂商看到的是 API 调用。你的云端日志看到的是被借用的凭据。而智能体真正的工作——它写下的文件、它执行的命令、它接到的指令——只存在于一个地方:它运行的那台机器上

Gesta 就站在那里——无论 SaaS 还是自托管,daemon 都装在机器上。正因如此,Gesta 才能数出智能体写了什么、在危险调用执行前拦住它、在密钥离开机器前截下它。这些没有一件能在别处完成——不是别人不愿意,是物理不允许。

留在机器上的prompt · 代码 · diff——墨水本身
离开机器的计数 · 事件 · 决策——记录,防篡改

记录在案——因为它就发生在机器上。

02:53self-host
在你自己的墙内

你的 prompt 和代码永不离开你的网络。

想要托管版?以 SaaS 方式运行 Gesta——daemon 依然装在你的机器上,离开机器的只有记录。连记录也要留在内部?同一套技术栈可以自托管在你自己的实例上:控制平面、数据、记录,全部在你的边界之内。没有供应商后端,默认不出网。

03:14install
工作原理

装一次。覆盖每一个编码智能体。

01

安装守护进程

在端点上执行一条命令:curl -fsSL https://artifacts.gesta.run/gesta/install-agent.sh | bash -s -- --control-url https://api.gesta.run --apikey <secret key>。它会挂接机器上已装好的编码智能体。

02

设定策略,或用我们的

规则适用于组织内的每个智能体、每次会话、每台机器。从一份持续维护的基线出发,再做调整。

03

盯住记录

实时活动、任意会话的端到端回放、每个动作都有归属——尽在一处。

$ curl -fsSL https://artifacts.gesta.run/gesta/install-agent.sh | bash -s -- \
  --control-url https://api.gesta.run \
  --apikey <secret key>
→ downloading gesta-agent · darwin/arm64
checksum verified
Claude Code hook installed
Codex hook installed
daemon configured
agent installed — every session on the record
03:34end

■ 会话结束 · 9 条记录 · 每个动作都有归属

你的智能体会话,也该有同样的记录。

几分钟即可安装。看着你的第一次智能体会话,端到端全程归属。