每个 Agent 动作走同一条路——从业务的 typed 定义，到受审计、被改进的闭环。这些阶段是平台强制执行的，不靠自觉。
对象、关系、规则变成带 bi-temporal 版本化的 typed 本体定义。演进是 additive 的——新类型向前版本化，不破坏在跑的 Agent 和审计历史。
Agent Studio 基于 MCP 工具定义 chatbot 和函数 Agent。Agent 间调用带签名。记忆带 provenance 抽取进你自托管的列式存储。
写侧动作以提案形式暂存，按你的规则评估。多节点审批 DAG 强制职责分离；批量决策和委派让人在环路里跟得上量。
受治理的运行触达 SAP（OData、IDoc、BAPI）、数据库、事件流——带 CDC。执行有权威性确认：「做完了」意味着记录系统真的变了。
append-only、bi-temporal 的审计链记录每个动作与 correlation ID。任何决策都可按因果回放——Agent 看到了什么、哪条规则触发、谁批的。
evals 在变更上线前用已知场景跑工作流。模板包把一个团队跑通的模式变成下一个团队的起点。
自托管在这里不是企业版专属——是默认形态。持有你数据的部件，就是你运行的部件。
本体、记忆库、审计链跑在你自己提供的 Postgres 上，记忆层是自包含的列式格式。删掉实例数据就没了——供应商侧没有副本。
接任意 OpenAI 兼容端点——Anthropic、Azure OpenAI，或者你自己 GPU 上的本地模型。用本地模型时，部署完全 air-gapped。
Docker Compose 在单机上引导整套栈——试点不需要 Kubernetes。负载上来后按模块扩。
核心平台开放检查——契约面、审计链、规则引擎。License 定稿在路上；你的数据永远不是锁。
完整的治理栈：typed 本体、带记忆和审计的 Agent 运行时、规则引擎、审批工作流、模块 UI——Docker Compose 引导启动，对接你自己的 Postgres。闭环运行不依赖外部服务。
可以——这正是设计核心。对象、关系、规则都是你建模的 typed 定义。演进 additive：新类型向前版本化，不破坏在跑的 Agent、审计历史或工作流。
走共享本体和共享审计链——不走点对点集成。Agent 暂存的提案、审批的决策、对 SAP 的执行、审计的回放，是同一个对象在一张契约面上流动。
核心平台开放检查与验证——契约面、审计链、规则引擎。License 定稿在路上；没定稿前不放 license 文件。你的数据永远不是锁：在你自己的 Postgres、开放格式。
可以。闭环、记忆、审计、规则都在你的边界内；模型可插拔——指到本地端点就没有请求出网。开外呼的理由只有一个：你选的模型或集成。