架构设计
约 1539 字大约 5 分钟
2025-03-03
联犀新版架构的重点，不再只是解释“有哪些服务”，而是解释平台如何同时承接：
- SaaS 应用
- IoT 能力
- AI 中台
- Skills / MCP / CLI 工具化能力
- Claw 运行时与 Sandbox 安全执行
- 小智等语音终端入口
总体架构
从外部理解上，联犀新版可以被看成四层：
- 控制面：组织会话、Agent、Clone、知识、技能装配与对外入口
- 执行面：承接 Claw runtime、工具调度与实际执行过程
- 工具面：承接 Skills、MCP、CLI 与前后端 tools
- 应用面：承接 SaaS 应用、IoT 设备、第三方业务系统与语音入口
monorepo 组织方式
联犀新版把 monorepo 当成平台稳定演进的一部分。
这样组织的原因不是追求“大仓库”，而是为了把几类本来就密切耦合的能力放到同一条演进链上：
- SaaS 应用与前端入口
- IoT 平台能力
- AI 中台能力
- Skills 与 CLI 工具链
- 文档、规范与部署资产
对平台来说，这种组织方式能减少“同一能力在多个仓库重复发明”的问题，也更方便把 AI 能力接入已有业务链路。
控制面
控制面回答的是“平台如何组织 AI 系统”。
它更接近整个平台的大脑，负责确定：
- 当前是谁在使用平台
- 对应哪个会话、哪个 Agent、哪个 Clone
- 当前能装配哪些知识、技能和工具
- 这轮调用应该走文本、设备还是语音入口
控制面的重点不是直接执行所有动作，而是把平台的主数据、主流程和外部入口组织清楚。
执行面
执行面回答的是“这一轮 AI 到底如何工作”。
在联犀新版里，这一层由 Claw runtime 一类执行能力承接，负责：
- 组织运行时输入
- 触发工具调用
- 等待工具结果
- 继续推理或输出结果
执行面单独存在的意义，在于它把 AI 的运行循环从普通业务 API 里抽离出来，使平台更容易治理长链路、多轮和多工具场景。
工具面
工具面回答的是“AI 能调用哪些外部能力，以及这些能力如何被组织”。
联犀把工具面视为平台正式组件，而不是聊天逻辑里的临时分支。
这层主要承接：
- Skills：可分发、可复用的能力集合
- MCP：更适合 AI 消费的工具协议与能力桥接
- CLI：面向人类和智能体的统一操作入口
- 前后端 tools：根据执行契约决定由后端直接执行，还是由前端回传结果
工具面存在的意义，是把平台能力从“内部接口”提升为“可组织的 AI 能力面”。
应用面
应用面回答的是“哪些入口会消费平台能力”。
联犀新版不把入口局限在传统后台页面，而是同时考虑：
- Web 管理端
- App / 小程序
- 第三方业务系统
- IoT 设备入口
- 小智等语音终端入口
这样平台的主能力才能被不同角色、不同终端和不同场景持续复用。
AI 与 IoT 如何协同
联犀新版并不是把 AI 和 IoT 平行放着，而是让 AI 能围绕设备、项目、权限和知识来工作。
对外可以把这条链路理解成：
- 入口发起请求
- 控制面识别会话、角色和上下文
- 装配知识与工具
- 执行面决定是否调用工具
- 工具面访问 IoT、SaaS 或外部系统能力
- 返回结果给文本、业务界面或语音终端
为什么要把执行环境单独抽出来
只要 AI 开始执行工具、脚本和外部调用，平台就进入了“可执行”阶段。
在这个阶段，真正重要的问题不只是模型能力，而是：
- 网络是否受控
- workspace 是否隔离
- 单次执行是否会污染主服务
- 失败是否能被限制在小范围内
因此联犀新版通过控制面与执行面分离，再叠加 Sandbox，来获得更清晰的安全边界和故障隔离能力。
这套架构给企业带来的实际价值
- AI 能力更容易进入现有 SaaS 与 IoT 平台
- 同一套能力可以被页面、智能体、CLI 和语音入口复用
- 平台不会因为增加 AI 执行能力而直接拖重主控制面
- 知识、技能、工具和设备能力可以围绕同一套语义体系长期演进
总结
联犀新版架构的关键，不是把更多模块摆上图，而是把平台真正会持续增长的复杂度拆进稳定边界里：
- 控制面负责组织
- 执行面负责运行
- 工具面负责能力表达
- 应用面负责承接业务入口
在这套结构下，AI 才不是一个外接能力，而是平台可以持续治理、持续扩展、持续交付的一部分。
更新日志
2026/5/19 22:14
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