工作方法
我们的执行方法。
我们从目标出发，定义边界，设计执行路径，再决定结果如何被验证。自动化只有在可观测、有边界、可恢复时才真正有用。
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01 / INTENT
建模意图
在任何自动化之前，先用业务的语言而非模型的语言，明确真实任务、成功标准，以及真正重要的产出。
我们关注
- 真实任务，以及它的负责人
- "完成"到底意味着什么
- 下游工作所依赖的产出
我们交付
- 建模后的意图与成功标准
- 可自动化步骤的清单
- 必须保留人工的环节
02 / BOUNDARY
划定边界
我们梳理数据、权限、风险与人工审批，并明确哪些环节根本不应被自动化。
我们设定的边界
- 受限的工具与数据权限
- 敏感动作的审批关卡
- 速率、成本与影响范围限制
刻意排除在外
- 未经复核的不可逆动作
- 需要问责的判断决策
- 无法观测或恢复的一切
03 / ORCHESTRATION
编排执行
我们组合模型、工具、工作流与界面，让智能体在边界内推进 — 每一步可观测，每一个动作有日志。
执行路径orchestrated
- 检索上下文与数据tool · read
- 推理并规划步骤model
- 如敏感则请求审批human
- 执行业务动作tool · write
- 为结果绑定证据log
04 / VERIFICATION
验证结果
我们用日志、证据、回放与人工复核判断结果是否可信 — 让"它真的发生了吗？"的答案永远是肯定的，并且有据可查。
我们保留的证据
- 完整的执行日志与输入
- 审批记录与审批人
- 每一步可回放的轨迹
如何判定结果
- 对照成功标准核验
- 对异常进行人工复核
- 必要时可恢复回滚
信任面
面向未来的系统，依然需要控制面。
重点不是让 AI 看起来很自动，而是让有用的自动化变得可观测、有边界、可恢复 — 并让每一个结果都附带证据。
受限的工具权限scope.bounded
敏感动作需人工审批approval.required
可观测的执行状态state.observable
可恢复的失败路径failure.recoverable
证据绑定到结果evidence.attached