矿山 Agent 作业票审核：HolySheep 统一 Key 审计留痕实践

我是山西某能源集团安全数字化项目负责人，过去 18 个月一直在推动"作业票 AI 预审"落地。井下爆破、动火、受限空间、高处作业四类高危票日峰值约 1200 张，4 名安全员人工复核早已扛不住。本文是我把 GPT-4.1 与 Claude Sonnet 4.5 跑在统一 Key 上做审计留痕的完整实测，含代码、价格、延迟、踩坑四个维度。

先说结论：最终生产链路全部切到 立即注册 HolySheep AI，统一 Key + 控制台审计 + 国内直连，省下两个月合规审计窗口。下面从测试维度、代码、回本三个角度完整拆解。

一、矿山作业票审核的真实痛点

一张井下动火作业票含 38 个字段（作业单位、气体检测值、监火人、应急措施…），传统 RPA 只能做 OCR + 字段填充，缺一条逻辑判断就需人工兜底。引入 LLM Agent 后，我让模型输出三类结果：

• 通过：所有安全项符合规程，自动归档。
• 驳回：列出违规模型字段编号（GB 16423-2020 等条款）。
• 转人工：置信度 < 0.85 时进入待复核队列。

痛点在于：每张票的调用必须留痕，包含 prompt、response、token 用量、时间戳、调用人、模型版本。这是应急管理部"非煤矿山安全风险监测预警"接入规范里写死的硬要求。

二、为什么必须统一 Key

早期我给每个 Agent 实例发独立 Key，结果出现 3 个问题：

• 离职员工带走 Key，月底账单对不上账。
• 同一份票据被多个 Key 重跑，账单出现重复扣费。
• 审计时拿不全日志（多个项目分散在多个控制台）。

切到 HolySheep 统一 Key 后，子账号在控制台即可生成 sub-key，主账号统一结算、统一审计、统一限流，下面是接入示例。

三、HolySheep 接入实战

环境变量与基础调用：

import os
import requests
import json
from datetime import datetime

HolySheep 统一 base_url
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
API_KEY  = os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY", "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")

def review_work_ticket(ticket: dict, model: str = "gpt-4.1") -> dict:
    """单张作业票审核"""
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
        "Content-Type": "application/json",
    }
    payload = {
        "model": model,
        "messages": [
            {"role": "system", "content": "你是矿山安全工程师，按 GB 16423-2020 审核作业票，输出 JSON。"},
            {"role": "user", "content": json.dumps(ticket, ensure_ascii=False)},
        ],
        "temperature": 0.1,
        "response_format": {"type": "json_object"},
    }
    r = requests.post(f"{BASE_URL}/chat/completions",
                      headers=headers, json=payload, timeout=30)
    r.raise_for_status()
    return r.json()

import uuid, time, hashlib

AUDIT_LOG = "audit_trail.jsonl"

def review_with_audit(ticket: dict, operator: str, model: str = "claude-sonnet-4.5"):
    trace_id = str(uuid.uuid4())
    t0 = time.perf_counter()
    resp = review_work_ticket(ticket, model)
    latency_ms = round((time.perf_counter() - t0) * 1000, 1)

    record = {
        "trace_id": trace_id,
        "ts": datetime.utcnow().isoformat(),
        "operator": operator,
        "model": model,
        "ticket_hash": hashlib.sha256(json.dumps(ticket, sort_keys=True).encode()).hexdigest()[:16],
        "prompt_tokens": resp["usage"]["prompt_tokens"],
        "completion_tokens": resp["usage"]["completion_tokens"],
        "latency_ms": latency_ms,
        "decision": resp["choices"][0]["message"]["content"],
    }
    with open(AUDIT_LOG, "a", encoding="utf-8") as f:
        f.write(json.dumps(record, ensure_ascii=False) + "\n")
    return record

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
import backoff

@backoff.on_exception(backoff.expo,
                      (requests.exceptions.RequestException, KeyError),
                      max_tries=3)
def safe_review(ticket, operator, model="gpt-4.1"):
    return review_with_audit(ticket, operator, model)

def batch_review(tickets: list, operator: str, model: str = "gpt-4.1", max_workers: int = 8):
    results = []
    with ThreadPoolExecutor(max_workers=max_workers) as pool:
        futures = {pool.submit(safe_review, t, operator, model): t for t in tickets}
        for fut in as_completed(futures):
            try:
                results.append(fut.result())
            except Exception as e:
                results.append({"ticket": futures[fut], "error": str(e)})
    return results

if __name__ == "__main__":
    sample = [{"unit": "掘进一队", "gas_o2": 20.5, "gas_ch4": 0.2,
               "firewatcher": "张三", "permit_no": "DH-2026-0042"}]
    print(batch_review(sample, operator="audit_bot_01"))