Know-how Engine™ · 企业业务知识引擎
它不知道你的客户、订单、库存、设备之间是什么关系，也不知道你的业务规则是什么。
直接让大模型查数据库，它经常编字段、编逻辑，结果看起来对，但其实是错的。
不同的人、不同的智能体，应该能看不同的数据，这个边界大模型自己不会守。
你不知道 AI 为什么做出这个决策，也不知道这个决策如果执行了会有什么后果。
从下往上，每一层解决一个确定性问题，最后交给大模型的不是混乱的数据，而是结构化的业务语义。
时序与拓扑分离的混合存储策略，支持高频动态数据的秒级读写。
流批一体的分布式特征计算，基础指标异动时秒级合成高阶复合指标。
跨实体、跨业务线的因果冲击响应，一个因子变动，全网影响立刻知道。
真实动作之前，先在沙盒里回测决策影响，评估潜在风险和收益。
规则引擎校验执行动作，任何违反业务阈值的指令一票否决。
把 ERP、CRM、供应链里的分散数据，重构为企业真实经营的实体对象。
持续为每个对象计算经营特征，让 AI 看到业务正在发生的变化和风险。
判断一个变量变化，会如何影响成本、利润、现金流和客户价值。
高层抽象的架构设计，让我们可以快速适配不同行业的业务逻辑。
港口滞港概率、库存水位预警、订单履约安全边际，以及上游冲击对终端交付的连锁影响。
资产组合风险敞口监测、信贷违约动态概率、高价值客户流失预警，以及宏观因子异动的全网传导。
客户终身价值预测、销售赢单胜率、产品模块稳定性健康度，以及功能异常对客户满意度的连锁影响。