架构设计
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2025-03-03
联犀将物联网、AI 与企业应用能力组织在同一基础平台中。设备接入后形成可查询的数据与业务能力，AI 按配置使用知识和工具；多企业、多应用与权限体系承接自己的 SaaS、行业应用和智能终端。
这是一条可选择的起步路径，而不是强制顺序。已有设备或业务系统时，可以直接接入 AI 或开发应用。产品能力与实例请看官网。
总体架构
下面按职责解释平台，不把逻辑分层画成每条请求都必须经过的流水线，也不代表每个企业独占服务器或数据库。
设备数据可以直接服务历史查询、规则联动与可视化，不必先经过大模型。开发端的 Skills / CLI 是接入和开发工具，不是每条设备消息或 AI 请求的必经环节。
monorepo 组织方式
平台将应用、公共能力、AI 与设备模块放在同一工程中维护，以共享服务契约并协调演进。交付入口按需要组合模块，同一服务接口可以采用进程内调用或远程调用。
这种组织有利于复用基础能力，但同进程模块共享资源；部署形态仍需根据业务规模、依赖和运维要求选择。代码放在同一仓库，并不意味着所有模块必须部署在一个进程中。
控制面
控制面组织当前用户、企业、会话、Agent、Clone 和业务上下文，按配置装配知识与可用工具。项目型 CloneGroup 关联项目，组织分身、组工具和工作空间，项目数据仍由业务模块管理。
企业归属、应用开通、角色操作与项目数据范围分别检查；选择项目或安装 Skills 不等于获得全部业务权限。当前带显式项目范围的网页会话不装配 Clone 长期记忆。
执行面
会话组织与 Agent 调度由 AI 服务承接，具体工具再选择执行路径：
- 包技能：可交给远端 Runtime 启动与执行，返回产物、退出码和标准输出或错误。
- 组脚本：使用配置的脚本运行器，按组组织工作空间与文件同步。
- HTTP 工具：调用已配置业务接口，由接口继续核验权限和参数。
- Agent MCP 工具：通过已实现的服务发现和工具调用访问 MCP 服务。
不是全部 Agent 循环都放进独立 Runtime，也不是所有工具都进入同一 Sandbox。组级尚未实现的 MCP 代理不作为可用调用路径。
工具面
工具说明和参数契约帮助 AI 确定可用能力、目标对象与输入输出，实际业务接口仍负责检查和返回结果。
需要区分两种 Skills：
- 开发端 Skills / CLI：让客户自己的 AI 读取接入方法、模板与检查指引，再按本人授权操作平台。
- 平台运行时 Skills：Agent 按需读取技能说明与关联文件，结合配置的工具和执行路径完成任务。
MCP、HTTP 和脚本各有执行方式，不因名称都叫“工具”就拥有相同隔离条件或业务权限。
应用面
Web、移动端、语音终端与行业应用消费共同的平台能力。应用负责自己的流程与交互；多企业、多应用与权限提供共同基础。
普通设备可以提供状态和数据，可控设备还需有效执行接口。设备没有麦克风、执行器或联网能力时，接入 AI 不会凭空增加这些硬件能力。
AI 与 IoT 如何协同
以业务查询为例：识别身份与范围，组织上下文，选择已配置工具，再按工具类型执行，最后返回结果或错误。
图示表达分支，不表示一个请求会同时调用全部工具。查询检查数据时间；控制还需确认权限、指令回执与实际状态。没有数据和接口失败不能由模型补造成功结果。
为什么要把执行环境单独抽出来
脚本和包技能需要处理文件、依赖和长任务时，配置独立执行空间有助于管理生命周期与文件连续性。网络、目录与资源限制取决于具体运行器和部署配置，不能据此承诺所有工具强制具有同等隔离。
业务授权与执行隔离解决不同问题：Sandbox 不替代业务接口的企业、项目和操作权限检查。
这套架构给企业带来的实际价值
- 接入设备后，继续复用数据、自动化与可视化能力。
- AI 应用可以使用获准知识与业务工具，不只连接一个模型接口。
- 多企业、多应用提供共同基础，行业流程和品牌体验继续独立开发。
- 客户自己的 AI 可以借助 Skills / CLI 协助配置、接入和调试。
- 不同执行路径有可检查的返回，失败不会被一句“完成了”替代。
总结
先确定客户当前需要哪种能力，再选择对应文档：
| 目标 | 操作入口 |
|---|---|
| 快速接入并调试设备 | 设备接入指引 |
| 配置模型、智能体、知识与工具 | AI 中台 |
| 准备自己的 AI 开发工具 | 本地 AI 安装教程 |
| 开发自己的应用 | 应用开发 |
更新日志
2026/8/4 16:14
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