Flyto Agent

敢进真实业务的决策引擎

把一个模型接进业务系统，今天是几个小时就能做完的事；真正的门槛在后面——接进去之后，你敢不敢让它的输出直接生效。演示环境和生产环境的差别不在准确率，在错误的代价。Flyto Agent 的全部工程设计都围绕同一个问题：错了怎么办。每个决策可复核、可对照、可回退，出错半径被工程手段锁死。

设计哲学

引擎核心不假设任何场景

Flyto Agent 的核心引擎是场景中立的：它不知道什么是仓库，也不知道什么是报价单。它只认识三样东西——场景的结构、决策的约束、结果的判定方式。

业务知识全部住在「场景描述」里。一份场景描述要回答四件事：这个场景要做的判断是什么、输出长什么样；输入有哪些、每一项的口径和取值边界在哪；什么样的输出是绝对不允许的；判断对不对怎么验证、多久之后才知道。

新场景以模块叠加的方式接入，而不是替换既有的东西。换场景的成本因此从「重新开发」降到「重新描述」。更要紧的是，在一个场景里磨出来的工程保障（防御、留痕、回退）换个场景照样生效，不用每进一个新领域就把信任重建一次。

工程保障

让不确定性到不了生产的五道机制

Execution Boundary

执行边界
AI 负责决策，业务系统的接口负责执行，AI 不直接写业务数据库。自然语言翻译成结构化语言，歧义无法根除。库存不能为负、金额精度不能丢、状态机不能跳步，这些不变量该由业务系统自己守。审计责任链必须说得出谁提出、谁批准、谁执行。上 AI 不等于把生产数据交给 AI。
Three-layer Guardrails

三层防御
指令层约束模型该做什么，参数层用接口和参数限制它能做什么（做不到的事情，比嘱咐它不要做可靠得多），兜底层接住前两层漏掉的一切。原则只有一句：永远不假设模型会百分之百遵守指令。任何一层失守都不至于把错误放进生产。
Staging & Validation

暂存与双层校验
引擎的每一次决策先落成暂存区里一条可审计的记录，再过两层校验：技术层看形式（结构合不合法、数值落不落在可能的区间），业务层看语义（放在当前上下文里说不说得通）。两层都通过才进入执行。而且「不校验」必须是一个明写的选择——它会出现在配置里、日志里和任何一次审计中，不会是一个没人注意到的默认值。
Decision Audit

决策留痕
每个决策记录输入、依据和当时的上下文。价值不在追责，在于让讨论从「我觉得」回到「当时的记录是」。出了问题能回放整个过程，看清是输入数据脏了、场景描述漏了一种情况，还是判断逻辑本身有偏差。没有留痕的系统，改进只能靠猜。
Counterfactual

反向论证与反事实
代价高、不可逆的决策，引擎要求先写一份反面论证：隐含了哪些没说出口的假设、什么情况下会失败、为什么权衡之后仍然选它。哪些动作需要走这一步由使用方按风险指定。在此之上保留「如果换一个条件会怎样」的对照分析，既是复核手段也是改进的样本来源。
Shadow & Staging

影子与灰度
引擎多轮推演时的中间写操作落在与生产同构的影子环境里，按会话隔离、结束即清理，全程碰不到生产数据。推演出来的结论要生效，仍然要走暂存与校验那条正路。新逻辑先影子运行与人的判断比对，达标后灰度放量——任何一次上线都不需要赌。
Circuit Breaker

熔断与回退
决策质量异常时自动熔断，回退到人工或既有规则并进入冷却，不让同一个错误被规模化重放。触发熔断的不只是报错——更常见的是模型没报错但输出分布悄悄变了，这些信号在留痕数据上看得见。能自动退回去，是敢往前走的前提。

开放性

多模型，可插拔

模型无关
支持多家大模型服务与本地部署模型共存，按场景的成本、延迟和质量要求选配，不被任何一家绑定。
可私有化推理
具备本地化推理与领域知识蒸馏的能力。对数据敏感度高的场景，推理可以完全在企业自己的网络内完成，数据不出内网。
叠加而非替换
新能力以插件方式叠加，既有场景不受影响。升级引擎、更换底层模型，不需要把已有集成重做一遍——对一个要跑十年的业务系统，这比「当前用的是哪个模型」重要得多。