渠道与体验
工作发生之处网站 · 移动端 · 消息 · 后台 · 语音
/ 笔记本 03 · 架构
让我们在系统内跟踪一个解决方案。
一套架构可支撑网站、操作系统、自动化或一项AI解决方案。我们梳理其数据、规则、集成、控制与最终证据，而不预设一切都需要代理。
先看看所有层次。
这不是品牌清单。它用于识别谁接收请求、谁检索信息、谁决策以及谁记录发生的事情。
应用与规则
业务逻辑流程 · 校验 · 状态 · 审批
自动化与编排
如何协调行动规则 · 任务 · 代理 · 工具 · 队列
模型网关
可互换的智能LLM · 视觉 · 音频 · 预测 · 路由
知识
可验证的上下文嵌入向量 · 搜索 · RAG · 权限
集成与数据
记录系统API · 事件 · ETL · 库 · 文档
治理、身份与可观测性
横向基础数据·责任·访问·评估·日志·审计
02
/ 数据治理
在使用信息前，需要明确由谁对此负责。
治理数据意味着就所有权、质量、血缘、访问、保留与许可使用达成约定。这一基础支撑报表、软件、自动化，也支撑 RAG：若内容已过时或无人能解释其来源，仅打开正确的档案夹并不够。
01来源所有者 · 目的 · 版本
02准备质量 · 分类 · 血统
03登录身份 · 权限 · 有效期
04用量引用 · 度量 · 审计
可信来源
运行系统仍具权威性；副本或模型不会凭空生成状态。
责任与访问
每个数据域都有负责人和规则，并在所有渠道中保持一致。
血缘与可追溯性
有意义的输出应展示其使用的来源、变换与版本。
03
/ 代理治理LEVEL 0回复 LEVEL 1查询 LEVEL 2提议 LEVEL 3执行 LEVEL 4协调
自主性是被设计出来的；不是想当然的。
一个代理需有自身身份、负责的人类、受限工具与升级策略。自主性分级授予，每个敏感动作都应可被观察、复核，并在可能时可回退。
无外部系统访问。
按定义的权限读取受治理的数据。
准备操作供人工复核。
在边界内行动并记录证据。
管理含暂停、预算与升级的长流程。
04
/ 安全即设计
模型同样是一种风险面。
敏感数据
按情境进行最小化、加密、保留与驻留。
提示注入
不可信内容不应转化为特权指令。
过度权限
每个工具都以所需的身份与最小必要范围运行。
回答不正确
在敏感决策中设定评估、阈值、回避与复核。
不可逆操作
显式确认、幂等性与补偿机制。
缺乏证据
技术与业务日志，可重建发生了什么。
05
/ 评估与运营之前 期间 之后 
01 / AI 也依赖物理基础设施Nicolas Foster · Pexels
未被评估的，只是看似有效。
评估集
真实案例、预期回答与已知风险。
可观测性
延迟、成本、错误、决策与工具使用。
持续审查
模型变更、漂移、事件与人类学习。
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