实时系统底座
事件驱动架构、消息链路与状态同步，支撑高并发与低时延业务。
核心建设方向
围绕研究驱动的工程落地，聚焦可部署、可观测、可治理的系统能力建设。
AI 能力工程化
将 Agent、RAG 与结构化推理接入生产链路，强调稳定性与可维护性。
实时智能交互
面向概率模型输出设计可解释、可控、可恢复的人机交互流程。
评测与运行治理
建立离线评测、在线指标、灰度发布与回滚机制，保障持续演进。
研究计划
围绕 AI 与实时系统的长期研究方向与工程实践。
- 研究中
AI 交互
把模型不确定性显式化，减少误采纳与返工。
- 探索中
智能消息
在高吞吐对话中保留高价值信息。
- 概念阶段
信任与身份
把身份、权限、审计做成统一链路。
- 持续研究
实时基础设施
保证高峰与故障场景下的实时可用性。
- 探索中
时序智能
在工业与传感器数据中建立可复现的预测与异常检测能力。
技术焦点
在实时系统约束下设计 AI 能力：低时延、可观测、可治理、可持续迭代。
实时推理链路
流式响应、异步任务与缓存协同，控制端到端时延并保持交互连续性。
Agent 编排与工具执行
定义计划、执行、回滚与人工接管边界，保障复杂流程可控运行。
知识检索与上下文工程
RAG、上下文压缩与记忆策略联动，提升答案一致性与可追溯性。
结构化输出与契约接口
以 schema 驱动的输出校验与下游编排，降低解析失败与链路抖动。
评测与在线观测
离线基准、线上指标与回归门禁联合，避免“模型升级即风险升级”。
安全与治理
权限控制、策略执行、审计日志与风险复盘，支撑生产环境长期运行。