7月，电子签名及合同管理服务商Docusign在公开信息中提出“agentic action certificate（代理行动凭证）”的产品设想，即为AI代理执行的关键操作保留可核验记录。随着合同AI开始连接文档库、审批系统和签署平台，法务部门的关注点也从文本生成质量，延伸至操作授权、过程留痕和结果复核。
据法律科技媒体Artificial Lawyer 7月10日刊发的行业访谈，Docusign首席法务官将“代理行动凭证”视为降低AI代理黑箱风险的一种机制。Docusign公开产品路线图也将基于完整协议上下文运行的代理式助手列为发展方向。不过，相关功能的具体形态、覆盖范围及上线时间，仍需以该公司后续发布为准。
从对话记录到执行记录
目前，不少法律AI产品主要保存用户提示词、模型回答和最终生成的文档。这类记录可以呈现系统提供过哪些内容，却未必足以证明系统实际执行了哪些操作。
在一项自动合同审查任务中，AI代理可能读取多个合同版本，调用企业条款库，根据风险阈值选择审批路径，再将修改稿写回业务系统。若系统只保留最终文件，发生履约争议、审批错误或数据泄露时，法务和审计人员难以还原数据调用、规则判断及人工放行等中间环节。
按照“行动凭证”的思路，一项关键操作应关联任务身份、来源文件及版本、适用规则、代理权限、工具调用、修改前后差异、异常及重试情况，并记录人工批准人和批准时间。发送、签署、删除、付款等较难撤销的操作，还需要保留执行前的身份验证、权限检查和条件校验结果。
此类记录并非要求企业保存模型全部推理过程。对于法务和合规部门而言，更有价值的是能够解释业务事实的结构化证据，包括系统使用了什么资料、依据哪一版规则、获得何种授权，以及最终产生了什么结果。
合同流程中的权限划分
合同既承载交易双方的权利义务，审批、发送和签署等流程动作也可能产生外部法律效果。AI代理获得条款审查权限，并不等同于可以接受交易对方提出的修改；获准调用企业模板，也不代表可以自行设定价格、付款条件或责任上限。
因此，企业在部署合同AI时，通常需要将建议、修改、提交审批、对外发送和签署等权限分别设置，并根据动作风险配置人工审批门槛。业务部门可负责确认价格、交付周期等商业变量，法务部门批准偏离条款手册的风险例外，信息安全团队管理数据访问，系统则持续记录各项权限的使用情况。
这种安排有助于在出现偏差后区分责任来源：问题可能来自规则配置错误、数据版本过期、模型输出异常，也可能源于人工审批或权限设置不当。国际律师事务所Baker McKenzie在讨论AI代理法律责任时，也将最小权限、日志记录、持续监控和明确问责列为治理措施。
采购关注审计能力
合同AI的审计能力仍缺少统一的产品标准。企业在采购和测试相关系统时，可重点核查以下事项：
- 系统能否按照操作风险分别设置人工审批条件，而非仅提供统一的自动化开关；
- 日志是否包含来源文档、审查规则的版本信息及实际执行结果，并支持独立导出；
- 代理跨越合同库、邮件、审批和签署系统时，身份及权限链是否能够连续追踪；
- 供应商更换底层模型或升级工作流后，历史记录是否仍然可读、可验证。
行动记录还可用于分析企业合同流程中的高频例外。例如，法务部门可据此识别经常被业务部门申请调整的责任条款，检查条款手册是否与实际交易脱节，并评估哪些环节适合进一步自动化。但更完整的留痕也会增加数据存储、访问控制和个人信息保护压力，企业需要明确日志保存期限、调阅权限及删除规则。
目前，“代理行动凭证”仍主要是一种产品和治理思路，其法律效力、证据形式及跨系统互认方式尚待进一步明确。对准备扩大合同AI使用范围的企业而言，除比较生成速度和审查准确率外，系统能否提供连续、可导出且可复核的执行记录，已成为评估产品风险的重要指标。