Lunen.ai

嘿 Product Hunt 👋，我是 Mike，Lunen 创始团队的一员。

你应该已经用 ChatGPT 和 Claude 处理过实际工作了。你提出需求，它就去执行。这就是卖点，也是问题所在。它只是去做，而不会留下任何记录：没有触及内容的痕迹，没有停下来让你审批高风险操作的节点，更没有什么能让你放心交给安全团队的产出。用起来惊艳，却完全无法治理。

那些解决治理问题的企业工具，则走向了另一个极端。安全锁死、全程审计，但没人愿意打开它们。所以我接触过的每家公司，都在默默二选一：要么跑得快但没人管，要么很安全但没人用。

我的看法是，你不该被迫做这个选择。Lunen 就是你已经会用的那种 AI，只不过你能看清并控制它的每一步动作。

它之所以可行，是因为我们拒绝按常规方式构建。通常，想要 agent 的人会拿到一个 IT 部门从未批准的工具，而 IT 部门则会买一套没人愿意碰的治理层。两个产品、两支团队，中间留下一道裂缝，AI 项目就在那里悄无声息地死掉。而在 Lunen 里，只有一条路径。会计部门同事用来描述 agent 的步骤，同时也是界定数据范围、设置权限并记录其行为的步骤。

它能给你带来的：

用日常语言描述 agent，方案就会自动生成。命名的工具、限定范围的数据、调度计划。无需学习搭建工具，无需编写 YAML。允许读取的操作走快速通道，写入操作则需审批。每一个工具调用都是一次策略决策。它可以自主运行，也可以在调用前等待人工介入，就像一道 2FA 验证关卡。所有 agent 和每一次临时运行都遵循同样的规则。

每一步操作都有据可查。人和 agent 落入同一份审计日志。点击任意事件，你都能看到是谁做的、什么被批准了、运行了哪个模型、触及了哪些数据。直接交给审核人员即可。Agent 拥有独立身份，因此你可以轻松查看和追踪：你和 agent 一起做了什么、agent 独立做了什么、agent 经你批准后做了什么。

这一切从何而来：

我们在 REDspace 内部构建了 Lunen。25 年多以来，我们一直在这里为一些最大的媒体和科技公司交付企业平台。我们见过大量优秀的 AI 工作在安全审查中夭折。我们受够了，于是动手做了出来。所以，我们最初是为解决自己的问题而开始，现在，是时候把它带出来了。

目前处于内测阶段，我们会与接入的团队一起紧密协作。如果你的组织正在努力让 AI 通过内部安全审查，欢迎申请内测名额，我来帮你搭建。

我会全天泡在评论区里。你让 AI 干过的、没有任何记录的最冒险的事是什么？