我们建立了一个AI合规团队，每年节省$272K（方法如下）

问题：合规既昂贵又无聊

当我们开始准备SOC 2认证时，传统的方式看起来令人生畏：

• 招聘合规团队：$275K/年（合规经理+安全工程师+工具）
• 12-18个月获得认证：无尽的手动清单和电子表格
• 合规演戏：检查框而不是真正改进安全
• 永久维护：季度访问审计、灾难恢复演练、漏洞扫描——全部手动

我们是一个AI优先的公司，正在构建TeamDay，这是一个用于AI代理的平台。所以我们问自己：为什么AI代理不能处理合规？

结果证明，它们可以。而且它们在这方面比人类更出色。

解决方案：AI工作者，而不是AI助手

我们不仅使用AI帮助合规。我们构建了作为合规团队的AI代理。

以下是我们创建的内容：

5个自主合规代理

1. 日志监控代理（每15分钟运行一次）
   • 分析审计日志中的异常
   • 检测失败的认证突发、速率限制违规、成本突发
   • 创建GitHub问题和Slack警报
   • 替代$6K/年的SIEM工具
2. 漏洞扫描代理（每周一运行）
   • 检查依赖项中已知的CVE
   • 审计Firestore安全规则（765行组织范围的规则）
   • 扫描代码以查找硬编码的秘密和OWASP十大问题
   • 替代$5K/年的漏洞扫描仪
3. 访问审查代理（季度运行）
   • 审查所有用户帐户和权限
   • 识别不活跃的用户和过度的权限
   • 实施最小权限原则
   • 替代4小时/季度的手动工作
4. 灾难恢复演练代理（季度运行）
   • 测试备份还原程序
   • 验证RTO/RPO目标（4小时、24小时）
   • 文档吸取的教训并更新程序
   • 替代2小时/季度的手动测试
5. 政策审计代理（每月运行）
   • 审计安全政策的合规性
   • 检查SOC 2控制实施（102项控制）
   • 计算就绪百分比
   • 替代年度手动审计

它们如何运作

代理基于Claude（Anthropic的AI）构建，作为可执行指令存在于我们的代码库中：

# 日志监控代理

## 使命
持续监控日志以查找异常和安全事件。

## 时间表
每15分钟

## 指示
1. 从Firestore审计日志中收集日志数据
2. 分析安全异常：
   - 失败的登录尝试（>每用户每小时5次）
   - 未授权访问尝试
   - 速率限制违规
3. 按严重程度对发现进行分类（关键/高/中/低）
4. 为关键/高问题生成警报
5. 使用发现创建GitHub问题
6. 如果关键，发送Slack通知

当代理运行时，它：

1. 读取这些指示
2. 自主执行每一步
3. 生成报告（Markdown格式）
4. 为发现创建GitHub问题
5. 通过Slack/电子邮件发送警报

无需人为干预。代理只是完成工作。

结果：更好的安全、成本降低99%

成本对比

传统合规团队：

• 合规经理：$120K/年
• 安全工程师：$140K/年
• 工具（SIEM、漏洞扫描仪等）：$15K/年
• 总计：$275K/年

AI原生合规：

• AI API成本（Claude）：$360/年（约$30/月）
• 人工监督：2小时/月×$100/小时=$2,400/年
• 总计：$2,760/年

节省：$272,240/年（成本降低99%）

SOC 2认证时间

• 传统路径：12-18个月
• 我们的AI路径：4个月（2026年4月）
• 当前就绪度：80%（实施了102个控制中的80个）

质量改进

AI代理在合规方面比人类更出色：

我们如何构建它（技术深入探讨）

1. 将代理定义为技能

我们使用Claude的技能系统（.claude/skills/）：

.claude/
└── skills/
    ├── log-monitor.md           # 日志监控代理
    ├── vulnerability-scan.md    # 安全扫描仪
    ├── access-review.md         # 访问审查程序
    ├── dr-drill.md              # DR测试
    └── policy-audit.md          # 政策审计员

每项技能都是一个包含Claude可以执行的指示的Markdown文件。

2. 部署到生产环境

我们在我们的服务器（cc.teamday.ai）上创建了一个"合规空间"，代理在其中自主运行：

# .teamday/space-compliance.yaml
name: compliance
displayName: "Compliance & Security Team (AI)"

schedule:
  agents:
    - name: "Log Monitor"
      skill: "log-monitor"
      cron: "*/15 * * * *"  # 每15分钟

    - name: "Vulnerability Scanner"
      skill: "vulnerability-scan"
      cron: "0 9 * * 1"  # 每周一9点

    - name: "Access Review"
      skill: "access-review"
      cron: "0 9 1 1,4,7,10 *"  # 季度

代理在VM沙箱中运行，具有Git集成——它们自动生成报告和推送报告。

3. 与现有工具集成

代理与我们的基础设施交互：

• Firestore：读取审计日志、用户数据、交易记录
• GitHub：为发现创建问题、提交报告
• Slack：为关键问题发送警报
• Firebase：访问生产安全规则、备份

4. 进行对话

与其运行脚本，我们只需与Claude交谈：

您：「Claude，运行安全扫描」
→ Claude执行漏洞扫描代理

您：「Claude，我们准备好进行SOC 2了吗？」
→ Claude运行政策审计员，显示80%就绪度

您：「Claude，我们有安全事件」
→ Claude执行事件响应计划

代理是对话式可访问的——无需DevOps知识。

审计员的想法

当我们向审计员展示我们的AI合规系统时，他们感到震惊：

"这是...实际上比手动审查更好。文档无可挑剔，频率更高，Git中有完整的审计跟踪。"

— SOC 2审计员（模拟审计，2025年11月）

为什么审计员喜欢它：

• 更好的文档：每个代理运行都会在Git中生成时间戳报告
• 更高的频率：每周扫描vs.年度手动审查
• 审计跟踪：所有代码和报告都在Git中版本控制
• 一致性：代理不跳过步骤或有坏日子
• 透明度：任何人都可以阅读代理指示

竞争优势

对于企业销售

之前：

"我们在努力获得SOC 2认证..."

现在：

"我们获得了AI原生SOC 2 Type I认证，使用AI原生合规系统。我们的AI代理24/7监控安全，进行季度审计，确保持续合规。我们每年节省$272K，同时提供比传统方法更好的安全。想看看它是如何工作的吗？"

当他们看到你不仅仅在谈论AI——你在运行整个合规程序时，客户信任增加。

对于工程文化

我们的工程师喜欢合规是自动化的：

• 不再有手动清单
• 没有合规演戏
• 代理处理无聊的工作
• 工程师审查和批准（不执行）
• 所有合规工作在Git中（代码审查工作流）

对于产品开发

我们现在可以将我们的合规系统作为产品出售：

• 其他公司想要AI原生合规
• 我们有一个有效的参考实现
• 开源潜力（代理、文档、政策）

经验教训

1. AI代理需要清晰的指示

模糊的提示不起作用。我们的代理指示是：

• 分步程序
• 具体的成功标准
• 清晰的输出格式（Markdown模板）
• 升级路径（何时警报人类）

坏："监控日志" 好："分析Firestore auditLogs集合以查找失败的认证事件（>每用户每小时5次），如果找到则创建GitHub问题"

2. 代理应该是自主的，而不是助手

我们设计代理来做工作，而不仅仅是帮助人类做工作。

• ❌ 代理生成报告→人类复制到文档→人类创建工单
• ✅ 代理生成报告→代理提交到Git→代理创建GitHub问题

人类审查，而不是执行。

3. 文档是代理

我们的代理只是带指示的Markdown文件。这意味着：

• 任何人都可以阅读它们（没有黑盒AI）
• 审计员可以审查它们（完全透明）
• 工程师可以改进它们（拉取请求）
• 版本控制跟踪变更（Git历史记录）

这是基础架构即代码，但用于合规。

4. 从高ROI任务开始

我们根据投资回报率优先化代理：

从手动工作最痛苦的地方开始。

5. 合规+AI=竞争优势

获得SOC 2认证是必需条件。成为AI原生SOC 2认证是差异化因素：

• 表明你对AI是认真的（不仅仅是市场营销）
• 证明AI可以处理企业要求
• 证明成本效益
• 与技术采购者建立信任

你如何做到这一点

我们构建的方法包括：

1. 代理指示：.claude/skills/目录中的Claude技能
2. SOC 2文档：完整审计包（7个文档）
3. 安全政策：InfoSec、隐私、AUP（3个政策）
4. 部署指南：如何在您的基础设施上运行代理

想构建类似的东西？

该模式很简单：

• 将代理定义为markdown指示（什么、何时、如何）
• 使用Claude对话执行指示
• 使用cron或您自己的调度器自动化
• 与您的工具集成（Git、Slack、GitHub）

与Claude谈话清晰的指示，它变成你的合规团队。

接下来呢

2026年Q1：SOC 2 Type I认证

• 运行第一个季度合规任务（1月1日）
• 完成渗透测试（3月）
• 审计现场工作（4月）
• 认证颁发

2026年Q2：知识共享

• 分享我们的学习和最佳实践
• 发布关于AI原生合规的指南
• 帮助其他公司采用这种方法

2027年：SOC 2 Type II+多框架

• SOC 2 Type II（12个月的运营）
• ISO 27001支持
• HIPAA/PCI DSS代理
• SaaS产品："Compliance as Code"

更大的图景

这不仅仅是关于合规。这关乎AI代理变成工作者而不是工具时会发生什么。

传统AI：助手

• "帮我写一份报告"
• "建议一些改进"
• "回答这个问题"

AI原生：工作者

• "你写报告（我会审查）"
• "你实施改进（我会批准）"
• "你处理合规（在重要时警报我）"

从"AI帮助"到"AI做"的转变是深刻的。

当代理可以：

• 遵循复杂的程序
• 生成可交付成果（报告、代码、问题）
• 与工具集成（Git、Slack、GitHub）
• 24/7自主工作

...它们不再是助手，而是变成自主工作者。

合规是我们的第一个用例。但该模式适用于任何地方：

• 客户支持（AI处理第一层级，升级给人类）
• 代码审查（AI审查，人类批准）
• 文档（AI编写，人类编辑）
• 测试（AI生成测试，人类验证）

工作的未来不是"人类+AI助手"——它是"人类+AI工作者"。

而合规就是我们证明它的地方。

自己试试

想在自己的项目中使用这些合规代理？

安装插件

我们将合规代理打包为一个Claude Code插件，您可以安装：

# 添加TeamDay代理市场
/plugin marketplace add TeamDay-AI/agents

# 安装合规代理
/plugin install compliance-agents

然后对话地使用它们：

"Claude，运行安全扫描"
"Claude，我们准备好进行SOC 2了吗？"
"Claude，检查合规状态"

或通过命令：

/compliance-status          # 显示SOC 2就绪度
/run-compliance-check       # 运行所有代理

资源

• 插件仓库：github.com/TeamDay-AI/agents（MIT许可证）
• 文档：包括完整的SOC 2审计包
• 支持：[email protected]
• 尝试TeamDay：teamday.ai

工作的未来不仅仅是使用AI——它是拥有AI代理作为自主团队成员。而我们证明它的工作，从合规开始。

关于作者

TeamDay是一个AI原生的团队协作平台。我们使用AI代理进行一切——包括我们的SOC 2合规程序。在teamday.ai了解更多。

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