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LangSmith Engine 安全
LangSmith Engine 如何处理你的数据、管理其访问权限的 GitHub 和模型子处理者控制，以及其合规状况。
LangSmith Engine 是内置在 LangSmith 中的 AI agent，可改进你构建的 agent。Engine 审查 LangSmith 中已有的追踪数据，发现并优先排序问题，并打开包含建议修复、建议提示更改和评估的 pull request。有关产品概述，请参阅 Engine。
Engine 是选择启用、建议性的，且绝不会在你的数据上训练，它在 LangSmith 的 SOC 2 Type II 和 ISO 27001 控制下运行。本页介绍 Engine 如何处理你的数据、管理其 GitHub 和模型访问的控制措施，以及 LangSmith Cloud 中 Engine 的合规状况。有关 Engine 在自托管部署中如何运行，请参阅自托管上的 Engine。
Engine 作为 LangSmith 的一部分交付，并继承 LangSmith 的安全和合规状况，同时包含以下部分所述的 AI 推理层附加控制。Engine 从不默认开启，只能由组织管理员为任何计划的组织启用。有关 LangSmith 的平台级控制（包括数据加密和区域处理），请参阅区域常见问题和 LangChain Trust Center。
Engine 使用哪些数据
Engine 处理你已选择与 LangChain 共享的数据：你发送到 LangSmith 的追踪数据，以及你通过 LangChain 管理的 GitHub App 授予的 GitHub 仓库内容（请参阅 GitHub 集成）。启用 Engine 不会引入其他客户数据源。下表总结了 Engine 读取的内容、其存储位置以及它支持的功能。
| 数据源 | Engine 读取的内容 | 存储和持久化 | 支持的功能 |
|---|---|---|---|
| LangSmith 工作区内容 | 你存储在 LangSmith 中的追踪数据和其他工作区内容，例如提示和评估器。 | 在你的 LangSmith 租户内。截至 2026 年 9 月 14 日，SaaS 客户的追踪保留期为 14 天（基础）或最长 180 天（延长），按项目选择。 | 问题检测、优先级排序和评估建议。 |
| GitHub 仓库 | 你连接的仓库中的源代码和仓库上下文（请参阅 GitHub 集成）。 | 在每次分析运行期间，在隔离的 LangChain 管理沙箱内处理，然后丢弃。 | 编写包含建议代码修复的 pull request。 |
| 模型提供程序（推理） | 仅包含每个分析任务所需的内容。 | 已为每个 Engine 模型提供程序配置零数据保留（请参阅模型子处理者）。 | Engine 推理和生成。 |
NOTE
Engine 的读取范围可能会随时间扩大。本页会更新以反映重大更改。最后审查于 2026 年 9 月 16 日。
发送到 Engine 的追踪内容可能包含用户消息、工具输出和 PII，这些内容会在零数据保留下发送给模型子处理者以完成每个分析任务。要在追踪到达 LangSmith 之前移除敏感字段，请使用客户端脱敏。
Engine 的输出是建议性的。它会发现并跟踪问题、提出 pull request，并推荐用于离线评估的数据集示例。你的工程师以及分支保护和审查策略决定什么可以发布。
GitHub 集成
Engine 通过 LangChain 管理的 GitHub App 连接到你的源代码。仅支持 GitHub.com。尚不支持 GitLab、Bitbucket 和其他版本控制提供程序。
该 App 的作用域为：
- 读取权限：你在安装时选择的仓库。
- 写入权限：从其创建的新分支打开 pull request。推送到现有分支受你的分支保护规则管理。
访问使用 GitHub 的标准 App 模型：每个操作都通过短期安装 token 运行，该 token 在一小时后过期，不能超过安装时授予的权限，也无法访问你未选择的仓库。token 在每次分析运行时生成，而不是作为长期凭据持有。
源代码仅由 Engine 的自动分析读取，正常操作中 LangChain 人员不会浏览。每次运行时，选定的仓库会被克隆到隔离的、网络受限的沙箱中，仅用于该次运行，并在运行完成时删除（如果运行中断，最多一小时内删除）。Engine 自身对分析的操作追踪默认会被脱敏。
你可以随时从 GitHub 组织卸载该 App，以撤销 Engine 对 GitHub 的访问权限。
模型子处理者
在 LangSmith Cloud 中，Engine 的模型子处理者（目前为 OpenAI、Anthropic、Fireworks 和 Baseten）已配置零数据保留，并且根据其与 LangChain 的协议，禁止使用客户数据训练或微调其模型。LangChain Trust Center发布权威的子处理者列表。
在自托管部署中，Engine 通过 LangSmith Intelligence (LSI) 使用你云端的模型提供程序。它在 AWS 上使用 Amazon Bedrock，在 GCP 上使用 Vertex AI。
Engine 不支持自带密钥（BYOK）。
关键安全控制
Engine 在 LangSmith 基线之上添加以下控制：
- 显式选择启用：Engine 从不默认开启，只能由组织管理员启用。
- 建议性输出，人类掌控：Engine 不会自动合并、自动部署或对你的系统采取破坏性操作。每个建议的更改都是一个 pull request，遵循你的分支保护、审查和合并策略。建议的提示更改会写入 LangSmith 中单独的提案记录，在授权用户明确应用之前不会修改任何提示。在两种路径中，都由人类决定什么可以发布。
- 每个 Engine 模型提供程序都配置了零数据保留：推理供应商不会在请求之后持久化提示和补全。
- 不使用客户数据训练或微调任何模型：每个提供程序都受协议约束，不得使用客户内容进行训练。
- 逻辑租户隔离：Engine 对你数据的访问作用域限定在你的 LangSmith 租户内。跨租户访问由应用级控制阻止，与 LangSmith Cloud 的租户模型一致。每次分析运行都在其自己的隔离沙箱内执行。
- 可审计性：Engine 将其工作呈现为 GitHub pull request，并在 Engine 选项卡的问题列表中提供支持上下文。代码更改流经你的分支保护、审查和自动构建控制，因此你的软件开发生命周期仍是发布内容的记录系统。
- 客户端 PII 清洗：LangSmith 的客户端库可以在追踪发送到 LangSmith 之前从中移除敏感内容。建议处理受监管数据的客户使用。
- 模型选择由 LangChain 管理：LangChain 在这些子处理者中为每个 Engine 任务选择特定模型，并可能在该集合内更改选择而无需单独通知。添加任何新子处理者都遵循标准的子处理者变更通知流程。
- 撤销和删除：你可以随时通过卸载 App 撤销 GitHub 访问权限，并通过Engine 设置中的 Delete all issues 移除 Engine 的发现。追踪数据遵循你的 LangSmith 保留和清除设置。
合规状况
Engine 在 LangSmith 的控制环境下运行，该环境每年接受 SOC 2 Type II 审计并获得 ISO 27001 认证。Engine 的模型子处理者列在 LangChain Trust Center 上，该中心是采购和数据保护影响评估的权威来源。
固有 AI 风险与缓解措施
以下风险是 AI 辅助代码生成固有的。LangChain 在产品中缓解每一项风险，你的代码审查工作流提供第二层防御。
- 不正确或幻觉建议：所有 Engine 输出在任何代码落地之前都会经过你正常的 pull request 审查和自动检查。
- 通过追踪内容进行提示注入：追踪数据可能包含从外部来源反射的对抗性内容，例如 Web 工具输出。Engine 从此类追踪生成的任何建议仍会在代码落地之前经过人工 pull request 审查。请谨慎对待来自不受信任来源的追踪。
- 超出范围的决策：Engine 仅对追踪和连接的仓库进行推理。依赖 Engine 无法看到的上下文的问题（例如工单系统中的业务规则更改）仍由人类负责。
另请参阅
联系方式
如有安全问题，请联系 trust@langchain.dev。