Technology · 技术架构
分布式智能的工程基础。
The Engineering Foundation of Distributed Intelligence.
我们不相信 AI 是某种「魔法」。把多智能体协同变成可生产、可调试、可观测、可演进的基础设施——是我们每一行代码都在回答的问题。
系统架构 · Architecture
系统架构
Edge App Layer
Aegis · Forge · Loom · Lumen · Pulse
Coordination Protocol
协商 · 共识 · 任务分解 · 容错切换
State Layer
跨设备状态一致 · 因果记录 · 可审计回放
Edge Runtime
模型轻量化 · 跨架构编译 · 多模型适配
Hardware Substrate
云端 GPU · 边缘 GPU/NPU · 终端 SoC · IoT
每一层都自主研发,可独立替换、独立演进。
核心模块 · Core Modules
核心模块
六个模块,组合成完整的分布式智能基础设施。
01 · Coordination Core
协调内核
去中心化的多智能体协调机制。Agent 间直接协商、共识达成,在云、边、端之间形成可持续协作的执行整体。
- 分层协商:终端 → 邻域 → 全局,三层独立可降级
- 本地决策毫秒级闭环,不依赖中心节点
- 断网时邻域内仍可独立工作,恢复后自动收敛
02 · Edge Runtime
边缘运行时
面向异构边缘硬件的统一 Agent 运行时。模型轻量化、跨架构编译,在主流边缘 AI 芯片上零差异部署。
- 统一 SDK 抽象,覆盖云端、边缘、嵌入式
- 模型量化与缓存复用,内存与功耗友好
- 跨架构编译,一份代码部署多平台
03 · Multi-Agent Protocol
多 Agent 协议
Agent 间通信的语义层。能力发现、信任与权限、消息编码、错误处理——把多智能体协作变成可工程化的基础设施。
- 能力广播:Agent 自动发现彼此能做什么
- 信任域:基于策略的能力授权与审计
- 自适应消息编码,弱网络环境下带宽友好
04 · Security & Privacy
安全与隐私
隐私优先的工程默认值。本地推理、零回传、联邦学习,每一项都不是事后补丁。
- 原始数据不出节点,外发只有结构化事件
- 联邦学习与差分隐私可选启用
- 端到端加密 + 节点身份认证
05 · State Layer
状态层
跨设备状态架构,在大规模并发下保持一致与可预测。元数据可控、合并语义对业务可见。
- 跨设备状态最终一致
- 因果关系清晰可追溯
- 千 Agent 规模下内存可预测
06 · Observability
可观测性
全链路决策回放。任何 Agent 的任何决策都可以追溯到当时的拓扑、邻居状态与协商上下文。
- 决策时间机器,回到那一刻看上下文
- 原生可观测集成,接入现有监控栈
- 事件级聚合查询,任意维度切片
技术博客 · Engineering Blog