Открытый фреймворк AML-агентов

Тип темыСправка по TCAML FrameworkОсновное применениеАрхитектура локального AML-агента под контролем аналитика и использование RAGОхватЮрисдикционно-нейтральная публичная справкаПоследний пересмотр2026

Repository: github.com/tomcustos/tcaml-framework

Core boundary: agent может draft, structure, compare, document и route. Final AML decisions остаются за responsible compliance team, MLRO или authorized reviewer.

Страница объясняет связь открытой базы знаний AML с открытым фреймворком AML-агентов TCAML.

Фреймворк предназначен для локальных процессов AML/KYC/KYB под контролем человека. Его цель не в том, чтобы AI одобрял или отклонял клиента, а в помощи AML-агенту подготовить структурированное досье, основанное на подтверждающих материалах, которое ответственный специалист может проверить, оспорить и по которому может принять решение.

Модель фреймворка#

TCAML разделяет систему AML-агента на уровни:

knowledge layer      = понятия AML, red flags, логика источников и объяснения процессов
skill layer          = многократно используемые AML skills и операционные процедуры
schema layer         = машиночитаемые контракты результата
control layer        = дисциплина S010 для верификации, материалов и stagegate
runner layer         = детерминированное локальное выполнение процесса
LLM bridge layer     = разбор черновика, проверка schema и безопасности
orchestration layer  = независимая от провайдера подготовка содержимого LLM
analyst review layer = подтверждение gate, эскалация и окончательное решение

Такое разделение сохраняет применимость открытого фреймворка в разных юрисдикциях и внедрениях. Местное законодательство, внутренние политики, учётные данные источников и полномочия принятия решений находятся вне публичной основы.

Почему это важно#

Работа AML становится ненадёжной, когда факты, источники, подтверждающие материалы и решения смешиваются в одном повествовании. Фреймворк разделяет их.

Уровень	Основной вопрос	Результат
Операционный процесс	Какая AML-задача выполняется?	Client review, counterparty screening, EDD escalation, periodic review.
Процесс источника	Где агент должен проверить?	Категории источников, утверждённый план, ограничения и fallback logic.
Контроль материалов	Что подтверждает каждый факт?	Указатель, записи проверок, снимки, timestamps и ссылки на файлы.
Контроль stagegate	Подтверждён ли каждый этап?	Статус gate и журнал событий gate.
LLM bridge	Корректен и безопасен ли вывод модели для runner?	Проверенный JSON S010 либо correction prompt / safety stop.
Runner	Может ли дело пройти управляемый процесс?	Папка дела, отчёты, аудиторский след и заметка передачи.
Проверка аналитика	Какое решение или эскалация уместны?	Решение вне агента.

Архитектура под контролем человека#

Фреймворк основан на строгом различии:

LLM / agent = готовит содержимое дела
Parser      = проверяет содержимое и блокирует нарушения безопасности
Runner      = управляет stagegate и событиями аудита
Reviewer    = вводит точные ключевые слова gate и решает следующее действие
Output      = сохраняет Pending analyst review до решения вне агента

Это не позволяет модели незаметно одобрить собственную работу. Черновик модели полезен, но до превращения в готовое к проверке досье должен пройти контроль.

Общедоступные компоненты фреймворка#

Репозиторий TCAML Framework содержит компоненты для загрузки LLM, RAG-системой, coding assistant или локальным runtime агента:

AML skills и операционные процессы;
руководства по процессам источников;
шаблоны материалов и workpaper;
контроль S010 для верификации и материалов;
правила stagegate и registry ключевых слов gate;
schema структурированных результатов;
примеры локального runner;
parser LLM-to-S010 и граница безопасности;
интерфейс mock и OpenAI-compatible provider для оркестрации;
универсальный публичный профиль внедрения;
встроенная база знаний AML.

Что остаётся закрытым#

Внедряющая организация отдельно настраивает:

внутренний риск-аппетит;
местные формы и сроки регуляторов;
национальные юридические пороги;
учётные данные и подписки на источники;
условия коммерческих баз данных;
внутренние правила эскалации;
правила хранения клиентских материалов;
локальные профили моделей;
производственный мониторинг и контроль доступа.

Связь с этой wiki#

Wiki является открытым уровнем знаний и объясняет понятия AML и операционные контрольные меры понятным читателю языком. Репозиторий TCAML Framework предоставляет машиночитаемые артефакты, schema, runner и интерфейс оркестрации.

См. также#

Ссылки#

TCAML Framework public reference pages and local implementation boundary.
Реестр источников for authoritative source hierarchy.
Редакционная политика и политика источников for AI/RAG use and reviewer-accountability rules.

Tom Custos AML Knowledge BaseОбучение и операцииСкачать исходный .md