问题
通用 AI 缺少企业自己的事实与责任边界
语言模型可以生成流畅答案，但并不知道企业当前信任什么、谁有权批准、哪些限制必须保留。
上下文
问题脱离业务实体
请求没有连接产品、客户、订单、资产和当前状态。
证据
答案看似确定
来源、时效、不确定性和限制没有显式呈现。
责任
建议与执行混在一起
分析、推荐、批准和行动之间缺少清晰边界。
现有方式的局限
更大的模型不能替代企业治理
企业需要的是与自身实体、证据、权限和决策相连接的 AI，而不是脱离上下文的通用输出。
规范实体定义
AI 层 · AI Layer
AI Layer 是在受治理业务上下文中进行检索、理解、分析与建议的智能责任层，不等同于无边界的自主执行。
- 相关实体
-
- Knowledge Graph
- Evidence Layer
- Recommendation
- Human Decision
- Business Memory
Simbatch 方法
把 AI 放在证据与人工责任之间
AI 负责理解和建议，系统保留来源与限制，责任人决定是否行动。
检索
获取相关业务上下文
从 Knowledge Graph 找到问题涉及的实体、关系与状态。
复核
检查证据边界
明确来源、时效、不确定性、权限和缺口。
建议
支持人工决策
输出建议与替代方案，不隐去限制，也不自动替代责任人。
架构
从问题到人工决策的可审查路径
智能路径让上下文、证据、分析、建议与决定保持分离又相互连接。
AI Layer 决策支持路径
先获取上下文和证据，再分析与建议，最后由责任人决定。
问题
明确业务目标、主体与边界。
上下文检索
定位相关实体、关系与状态。
证据复核
检查来源、时效、限制与缺口。
分析
比较事实、约束与可能解释。
建议
呈现选项、依据与风险。
人工决策
责任人批准、拒绝或调整，并返回学习。
能力
面向可问责决策的 AI 能力
公开模型强调责任，不对自主程度作无依据承诺。
上下文检索
围绕业务实体组织相关事实与关系。
证据感知分析
把来源、限制与不确定性带入分析。
受治理建议
把建议、批准和执行保持为不同责任。
商业价值
让 AI 输出更容易被企业评估
决策者可以看到建议基于什么、缺少什么，以及谁负责下一步。
减少盲目信任
证据和限制与建议一起呈现。
提高决策效率
相关上下文在一个可审查路径中被组织。
保留人类责任
高影响行动仍由明确责任人决定。
继续学习
沿着受治理的知识路径继续
无需技术背景或产品演示，也能先理解商业操作模型。
AI Commerce
理解 AI 原生商业操作模型
从实体、关系、证据、AI、工作流与商业记忆理解完整系统。
指南
把架构用于真实商业问题
用可复用方法识别实体、证据边界、决策与学习。
案例
阅读有证据边界的商业案例
区分概念、演示、批准案例与已验证客户证据。
常见问题
关于 AI 层 · AI Layer 的问题
面向企业决策者与 AI 搜索的清晰回答。
AI Layer 会直接执行商业操作吗？
是否执行取决于权限、风险、证据和人工批准；公开模型不假设所有建议都能自动执行。
如何减少 AI 幻觉？
通过限定上下文、连接证据、显示不确定性并要求人工复核来降低风险，但不能承诺完全消除。
AI 输出会进入 Business Memory 吗？
只有经过复核、带有范围和结果的事实与学习才应进入可复用记忆。