auditable-agent-loop 开源可审计智能体调查循环

Padraigobrien08 在 GitHub 发布 auditable-agent-loop，一个调查循环：LLM 负责规划和解释，确定性代码完成全部计算，每个结论可逐层追溯到证据记录，链路中没有任何数字由语言模型写出。项目用 SEC EDGAR 作旗舰数据集，公开的 6 次运行共花费 $0.0519、107 条证据记录全部关联到产生它的实验；其中对 AAPL/MSFT/NVDA 毛利率问题的运行以 refuted 收尾，拒绝了问题预设的前提本身。所有公开运行可通过 /demos 无账号、无密钥、无后端回放，自建自适应循环需 OpenAI API key，未配置密钥时回退为仅用于测试的规则引擎。