其中一句是你的话，Kernos 就是为它造的——下面都有对应的卡片。
这个直觉是对的，我们造的就是它：每次写入都是提案——先检查、再审批、然后才执行。
多节点审批 DAG 带职责分离，append-only 链能重放任何一个决策——哪怕六个月之后。
你自己的 agent 连上我们的 MCP 服务器，在你这一侧完成交付。下文详述。
建筑分包合规与电商收入追回今天就是打包场景在跑：在付款运行之前核验，而不是之后。
前置驻场工程师（FDE, Forward Deployed Engineer）模式——厂商把工程师派驻到你的现场、按人年计费——是企业 AI 交付的现状。它能出活，也把大部分企业挡在了门外。
厂商工程师驻场数月，调研、集成、交付全走他们的日程表和费率卡。你租来的判断力，项目结束带不走——按人年计费，按他们的排期排队。
Kernos 把领域知识封装成 MCP 服务器：24 个语义工具加一份说明书。你自己的 AI agent——Claude Code、Codex，团队在用的都行——连上它，在你这一侧完成交付。不驻场，无费率卡。
仍需我们上场的场景：复杂行业域值得人工上手，这正是固定价格试点存在的意义。区别在于：你买的是有明确范围的一个项目，不是按人头养的一支队伍。
不是功能列表，是交付地图。每张卡写清楚：能交付什么、什么需求信号对得上、边界在哪。
业务对象、关系、生命周期规则变成类型化模型——你的系统和 agent 共用同一套语义。需求信号：「同一个客户在三个系统里是三个东西」。边界：不是数仓替代品。
Agent 永不直接改权威记录系统。每次写入都是提案——先过规则引擎，再由有资格的人审批，然后才执行。需求信号：「不敢让 AI 碰 ERP」。边界：不适用全自动写入。
OData、IDoc、BAPI、事件、CDC，带幂等重试、死信队列、三方对账。SAP 自己的事件确认之前，写入不算数。需求信号：付款运行、日记账、供应商主数据。边界：非 SAP ERP 走连接器逐案评估。
多节点 DAG、职责分离、委托、批量决策。发起人不能审批自己的提案——引擎直接拒绝。需求信号：付款闸门、采购队列。边界：不是纯人工流程的 BPM 套件。
Append-only、哈希链式记录，带 correlation/causation ID——从有争议的结果出发，能一路回溯到喂给它的每一个决策。需求信号：SOX、EU AI Act 的证据要求。边界：产出证据，不产出认证。
建筑分包合规（保险证核验、付款拦截）与电商收入追回今天就在运行——是打包好的场景，不是模板。需求信号：分包商证书、结算争议。边界：其他行业从本体起步，暂无现成包。
提交之前，先拿这三条给自己打分——这也是我们测评时用的同一套标准。缺了一条？照样提交。告诉你缺什么，本身也是有用的答案。
每天或每周都跑的流程才值得治理化；一次性项目不值得。如果「多久一次」的答案是「就这一次」，任何平台都收不回成本——我们会直说。
「保险证过期就拦付款」可以编码执行；「哪个供应商感觉靠谱」不行。决策逻辑写不下来，第一步就是把它写下来——这可以帮，但那是另一个项目。
每个迭代都在变的需求，无法沉淀成本体、审批 DAG 和审计链。目标稳定、输入多变是工作；目标本身多变是探索。前者我们交付，后者另作安排。
如果任何环节都不允许人审批，我们的核心机制就是你的障碍而不是资产。Kernos 押的是相反的一面。
只读 BI 早就有人解决好了。Kernos 的价值在 agent 必须动手的地方，不只是看。
用大白话描述这件事——一句话就够，写糙了也没关系，翻译成需求是我们的活。来读的是工程师（不是销售），回复匹配判断：强匹配、部分匹配、或超出范围——通常当天。不进邮件列表，不搞销售跟进；判断仅供参考，不构成交付承诺。
来读需求描述的是工程师，不是销售。如果诚实的答案是「不适合」，你会得到这个答案，外加什么更合适的指引。我们宁可有用，也不死缠。
进入我们的评估队列，由工程师（不是机器人）来读。我们会回复匹配判断；如果是强匹配，会给出到试点的最短路径。不会进任何邮件列表。
重复发生、有规则、立得住——上面三条特征。每周跑一次的付款运行、有可引用的合同规则、有明确的审批人，就是教科书案例。如果你的流程缺了哪条，在描述里如实说；答诚实的「部分匹配」，好过第二个月才发现错配。
都可以。工作台自动测评约一分钟出结果——每账户三次。想要人工？在这里提交，工程师通常当天回复。自动结论是初步评估；人工判断不是。
不做人员派驻。需求确实需要人工交付时，我们按固定价格试点立项（$1,500，首个项目，60 天），带审批环、审计链，你的团队操作成果。之后，日常事务由你自己的 agent 经 MCP 服务器完成。