> 译文仅供阅读便利。具有规范效力的是英文原文。

# 智能体作业

**元宇宙规范**

**文档编号：** MU-V2-GUIDE-010  
**标题：** 面向在合规模型上作业的 AI 智能体的操作说明  
**文档类别：** 说明性  
**版本：** 2.0（草案）  
**状态：** 工作草案  
**规范性引用：** Model-Traversal-and-Layout、Data-Mastership、Validation  
**说明性引用：** AI-Agent-Guide、AI-Integration-Patterns、MMAS-Package、Overview  
**版权：** © Orkestron.AI  
**许可：** Apache-2.0

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# 1. 目的

[AI 智能体指南](AI-Agent-Guide.md)讲的是如何在本标准之上*建造*智能体。这份指南则更窄、更实用：你是一个刚被指向一份**合规模型仓库**的智能体，被要求去读它、依它作答，或者改它。以下便是你的操作说明，由 [Model-Traversal-and-Layout](../02-architecture/Model-Traversal-and-Layout.md)（ARCH-017）与 [Data-Mastership](../02-architecture/Data-Mastership.md)（ARCH-018）的规范性规则提炼成一条条做法。

这些规则之所以存在，是为了让人与智能体混编的团队能在同一份知识上作业，而不从任何一侧把它弄坏。下面每一条做法，都是三个事实的推论：每个文件都有其声明的含义，每份数据集恰有一个主，而每一份派生副本都是可弃的。

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# 2. 做法：冷启动（初次接触一份模型）

1. 读 **`BOOTSTRAP.md`**。它告诉你这一份模型希望被怎样读、它的本地约定是什么、有什么你不得触碰。若还有生态入口文件（`CLAUDE.md`、`AGENTS.md`），随后再读：那一份承载作业状态，BOOTSTRAP 承载结构。
2. 读 **`manifest.yaml`**：身份、包的次序、分类规则、排除项。
3. 读 **`sources.yaml`**：哪些数据集在此为主，哪些是外部系统的镜像，以及新鲜度与冲突规则。*这要在读内容之前做*，否则你不会知道所读之物是否权威。
4. **按声明的次序**走各个包（基础的在先），层按层的次序，层的 `README.md` 在各条记录之前。
5. 若备有覆盖巡查器（约定为 `tools/mu-walk*`），把它跑起来。巡查不过，意味着模型自己的地图坏了：先报此事，再去信任别的。

省时的一条规矩：巡查的次序就是依赖的次序。哪怕你只需要其中一个包，也仍要先读各份清单与基础包的 README：它们定下了后来的包所说的那套词汇。

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# 3. 做法：依模型作答

1. 把答案落到具体记录上；以路径或记录 ID 相称引。
2. 在倚靠任何事实之前，先到登记中查它的数据集：
   - **由模型执掌** → 记录即是真相；照直作答。
   - **外部执掌的镜像** → 查新鲜度。在陈旧限度之内：作答，并点出其主（"据 Confluence 的 Ops 空间，采于 2026-07-30"）。超出限度：说明镜像已陈旧，宁可重采，也不要猜。
   - **`status: declared`** → 尚无数据，只有意向；切勿把已声明的镜像当作事实呈出。
   - **`status: retired`** → 源系统已不复存在；镜像是一份冻结的档案。以史述之（"截至最后一次导出"），绝不当作当下状态。
3. 分清来路：`raw/` 里的一次采集，是某个来源曾如此说的凭据；一条记录，则是模型自己的陈述。两者相左时，就说出来；模型也可能是有意留着一处加注的偏离。

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# 4. 做法：写入模型

1. **先找到主。** 到 `sources.yaml` 里查这份数据集。只写入主；写进副本便是损毁，无论多么顺手：
   - 由模型执掌 → 就地改那条记录，遵循模型的命名与记录约定。
   - 由外部执掌 → 更正属于外部系统。若你够不着它，就把更正交给够得着的人（或者把它记成一条明白标注、由模型执掌、*关于*该镜像的批注；绝不去改镜像本身的字节）。
2. **尊重来路。** 凡采集而来的（`raw/`、镜像）或生成而来的（`artifacts/`），一律不要手改。修正要回到源系统或生成器。
3. **让巡查保持诚实。** 若你增、移、删了文件，就重跑覆盖巡查器并提交新的报告。一个没有规则能分类的新文件便是孤儿：把清单里的规则扩上去（或把文件放对位置），别去无视这次失败。
4. **让各份登记保持诚实。** 新数据集、新流水线、执掌变更 → 在同一次改动里更新 `sources.yaml`。执掌的变更是带版本的事件，而不是悄悄的编辑。
5. 若模型喂着回写投影（一个站点、一个 wiki 页面），改完之后跑一遍模型的漂移检查；若它报出漂移，就重新发布。

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# 5. 做法：把外部系统采集进模型

1. 确认该数据集的登记条目（主、范围、节律）。没有条目 → 先建一条；未声明执掌就去采集，正是两份真相诞生的方式。
2. 把**未经改动的采集件**放到 `raw/<system>/<dataset>/` 之下，并附一份出处旁注（来源、范围、抽取时间、工具、条数）。
3. 施加变换，落到镜像的位置；变换之际，切勿"改进"事实：充实是另一层，且由模型执掌。
4. 更新新鲜度元数据；重跑巡查器。

## 做法：发布一份回写投影

1. 以机械的方式从模型的记录生成；手工调过的投影是分叉，不是投影。
2. 给副本打上标记：主是谁、生成于何时、"此处勿改" - 目标端支持什么形式就用什么形式。
3. 让漂移可被察觉：对可比较的那部分取内容哈希、由一条检查命令来比对，这是最低限。
4. 这项检查宜交给自动化（一个每日任务，在漂移时叫醒某个人），好让分歧由机器察觉，而不是由尴尬察觉。

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# 6. 何时应当拒绝

遇到下列情形，拒绝写入并说明缘由：

- 你无法判定某份数据集的主（登记条目缺失或含混）；
- 有人要你就地去改一份镜像、一份原始采集件或一件生成的产物；
- 有人要你绕开巡查（把语义文件添作"已排除"，把内容藏起来不受分类）；
- 模型的覆盖检查未过，而所求的改动正要建在那片未分类的地方；
- 某份专有或受限数据集的冲突规则，禁止所求的披露。

一个说不出自己可改什么的智能体，就不该动手改。这便是 [ARCH-017 §11](../02-architecture/Model-Traversal-and-Layout.md) 落到实处的样子。

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# 7. 多智能体与人机团队的礼数

- **把巡查留成绿的。** 巡查器是跨会话、跨智能体的共有不变量：绝不要把红着的巡查交出去。
- **登记胜过记忆。** 凡是将来的会话必须知道的结构或权属之事，都属于 BOOTSTRAP、清单或登记，而不属于一段聊天记录。
- **改动要小、要有声明。** 宁可添一条记录，不要重写一条；宁可把规则扩宽，不要为某个文件开特例；记录 ID 要保持稳定。
- **派生之作要有出处。** 若你从来源生成或概述了内容，就说清：出自什么、用什么工具、在何时 - 模型的信任机件（校验状态、所有者复核）正是靠这些立住的。

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# 8. 现实中的样子

有两份生产中的模型把上面每一条做法都跑过一遍，值得当作可执行的文档来读：Orkestron.AI 的产品模型（回写投影到一个公开站点，带哈希漂移检查与每日告警值守），以及 DevTeam.Games 的平台模型（外部源码镜像、一套已退役却作为冻结凭据留存的记录系统、一份永不发布的专有数据集）。见 [Orkestron 案例研究](../06-ecosystem/Case-Study-Orkestron-Ecosystem.md)。

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# 结语

一份合规的模型会告诉你怎么读它、什么是什么、每一份真相归谁所有。你作为智能体的本分是对称的：按声明的次序去读，只往真相所居之处去写，并把那些声明留得与你初见时一样真。