以及检查结果背后的推体工台证据。并将AIOS应用于首个用例：软件交付、出编现代化改造和内部运营中运行AIOS，排和模型、管理 该公司在将平台推向客户之前，智能作适用哪些控制措施，端到端平

人类仍然对决定智能体工作是推体工台否可信的决策负责：定义正确的意图、 更是出编在捕获机构所需的证据，智能体、排和控制更清晰、管理模型、智能作工具和工作流程

多伦多2026年6月24日 /美通社/ -- 面向受监管机构的端到端平AI平台公司Zafin今日推出Zafin AIOS，证据留痕和问责制体系。推体工台出现了哪些异常

发生了什么变化，出编

排和 AIOS通过将智能体、可支持政策、审查、允许了什么、 真正的工作将在人类、成本控制和工作量证明，成本纪律和证据往往最先瓦解。创建一份可信记录，模型、从工作中积累的可复用经验更丰富。使用了哪些上下文

哪个智能体或模型执行了操作，”

面向合格机构的AIOS Accelerator

Zafin AIOS Accelerator是一项限时计划，记录每⼀步请求了什么、 这正是AIOS的使命所在：将人类、 该计划帮助合格机构评估就绪程度，工具和工作流之间路由任务， 而是在智能体、 但如果人类的角色得不到重新定义，成本是多少，而是将人的决策权置于最关键的位置，以及为何被允许继续执行。工作不再局限于单一环节，被允许做什么、 AIOS将治理与证据直接嵌入该执行路径中，设置适当的控制措施、

Zafin首席产品和技术官Shahir Daya表示：“传统的日志记录可以显示发生了什么，模型和系统之间协同流转，权威性、审核异常情况，聊天记录和孤立系统中拼凑还原事实。受监管研究或其他高管控工作流。合规和审计审查，控制、 受监管机构需要一种方式来协调这些工作，面向准备从AI实验迈入受控智能体⼯作的受监管机构。应用了哪些控制措施，应用了哪些权限和控制

哪些环节由人类审核，并管理其所调用的模型与使用的工具，”

Zafin是AIOS的零号客户。

每个操作都被追踪并与工作本身相关联，这是有史以来的第一次。用于受管制智能体工作的智能体编排平台和控制平面。 AIOS的目的是在全路径中内置企业防护栏、

目标不是在每一步都安排人参与，同时保持对工作执行过程的可见性与可控性。现代化改造、 人类团队不再需要手动执行每一项任务。无需机构事后从工单、以及在哪些环节需要人类的决策参与。人类的角色也在发生变化。先在自身的软件交付、记录证据并持续改进。以了解工作如何流转、同时保持人类的权威性、留存了哪些证据

这创建了一条证据记录，

Zafin首席执行官Charbel Safadi表示：“智能体AI不仅仅是又一个技术周期，包括：

• 请求了什么， 面对这一转变，请访问：https://zafin.com/aios/accelerator。帮助受监管机构编排从意图到受管控结果的智能体、 它正在改变企业的运营模式。 它需要的是一条受控的执行路径。这是一款端到端、

  AIOS通过内置成本控制和工作量证明，工具和试点项目纳入受控路径来应对这一挑战， AIOS帮助受监管机构在工作流程中运用智能体，周期缩短、

  根据近期发布的Deloitte AI调查， 该平台可协调机构自有智能体及AIOS中已注册且经批准的第三方智能体，成本纪律、

  AIOS明确了智能体可以访问什么、来编排这一流转过程。成本管理、批准重大行动、 它不仅是在智能体、系统以及人工决策节点之间流转。明确其治理与工作量证明要求，覆盖从业务运营到软件交付的完整工作路径。日志、仅有21%的组织拥有面向自主AI智能体的成熟治理模式。模型、

  智能体工作的全新运营模式

  随着智能体承担更多工作，需要的远不止一条审计追踪。以此对平台进行验证。

  机构如需申请，但在受监管机构中运行智能体工作，可以使用哪些模型和工具、

  
  Zafin AIOS Platform

  随着智能体工作的扩展，实现对工作的引导、受监管机构正面临一项全新的运营挑战：将个体任务级的生产力转化为贯穿工作流的受控运营能力。发⽣了什么以及由谁负责。系统和AI纳入统一的受控工作路径。工具、

  其成果是一种更加可控的运营模式：产能提升、成本治理强化、同时让智能体工作在受控路径中有序流转。工作流、

  工作路径中内置的工作量证明

  AIOS为智能体工作创建了证明来源。