Agent-trace：一个用于追踪AI生成代码的标准格式

Agent Trace 是一个开放规范，旨在为AI生成的代码提供标准化的追踪格式。随着AI代理编写越来越多的代码，了解代码来源变得至关重要。该规范定义了一种供应商中立的格式，用于在版本控制的代码库中记录AI贡献与人类作者身份。

Agent Trace 的核心是追踪记录（Trace Record），这是一个JSON对象，必须包含版本、唯一标识符、时间戳和文件数组。它可以选择性地包含版本控制系统信息（VCS）、生成该追踪的工具以及额外的元数据。追踪记录支持文件级别和行级别的归因，允许精确指出某段代码是由人类、AI还是混合贡献产生的。

归因是基于对话（conversation）分组的，每个对话关联一个贡献者和多个行范围。每个范围由起始行和结束行定义，并可选地包含内容哈希，以便在代码移动时仍能追踪。贡献者类型包括人类（human）、AI（ai）、混合（mixed）和未知（unknown）。AI贡献可以进一步指定具体的模型标识符，如anthropic/claude-opus-4-5-20251101。

该规范目前支持Git、Jujutsu和Mercurial等版本控制系统。通过vcs字段，可以记录提交哈希或变更ID。Agent Trace 的设计注重可扩展性，允许供应商通过反向域名记法在元数据中添加自定义字段，例如dev.cursor。规范本身使用语义化版本控制，主要版本更新可能引入破坏性更改。

Agent Trace 不用于追踪代码所有权、训练数据来源或代码质量评估。它的目标是提供一个互操作的标准，让任何合规工具都能读写归因数据。参考实现已提供在GitHub仓库中，包括存储层和钩子集成，适用于Cursor或Claude Code等AI编码代理。

目前该规范处于RFC阶段（0.1.0版本），日期为2026年1月。社区正在征集反馈，未来可能根据实际使用情况调整规范。