问题
传统 SaaS 把记录限制在产品边界内
一条数据库记录可以描述对象，却很难保存它与跨组织证据、决策、资产、工作流和学习之间的关系。
孤岛
对象止步于应用边界
一个工具中的产品无法与另一个工具中的资产和活动共享身份。
上下文
关系依赖个人记忆
依赖、例外和判断散落在文档、消息与个人经验中。
学习
结果没有返回模型
系统记录交易，却没有把结果连接回当时的证据和决策。
现有方式的局限
记录系统不会自动成为理解系统
AI 需要相互连接、可归因、保持时效且范围清晰的上下文，增加字段本身并不能提供这些条件。
规范实体定义
知识图谱 · Knowledge Graph
Simbatch Knowledge Graph 是受治理的业务实体模型，通过关系连接实体的意义、来源、状态与用途。
- 相关实体
-
- Business Entity Layer
- Evidence Layer
- AI Layer
- Commerce OS
- Business Memory
Simbatch 方法
分离职责，再通过受治理契约连接
身份、关系、证据、智能、执行和学习各自成为一层，同时保持清晰连接。
身份
建立稳定业务实体
对象进入不同智能和工作流域后仍然保持可识别。
信任
连接证据与限制
重要事实保留来源、范围、不确定性和复核状态。
连续性
把决策带回记忆
结果与下一轮工作需要的原始上下文保持连接。
架构
Simbatch 的六层公开架构
公开模型解释责任与关系，不暴露内部运行拓扑。
Commerce OS 六层架构
从稳定业务身份出发，经证据、AI 与执行进入持续学习。
业务实体层 · Business Entity Layer
为产品、客户、订单、资产、活动与业务事件建立稳定身份。
知识图谱 · Knowledge Graph
以受治理关系连接业务语义、来源、状态与依赖。
证据层 · Evidence Layer
保留来源、范围、时效、限制、复核与责任边界。
AI 层 · AI Layer
在可信上下文中理解、分析并提出可审查建议。
商业操作系统 · Commerce OS
在权限与人工责任边界内协调决策和商业工作流。
商业数据飞轮 · Business Data Flywheel
把结果与学习带回可复用的 Business Memory。
能力
让每层具备清晰责任
清晰的层次边界帮助企业判断数据、证据、AI 与工作流分别承担什么责任。
实体与关系
建立跨系统可识别的业务对象和依赖。
证据与责任
让事实、建议和操作都保留可检查边界。
学习闭环
把结果连接到未来可以复用的 Business Memory。
商业价值
让架构成为跨团队共同语言
业务、数据、AI 与运营团队可以围绕同一实体和责任模型协作。
减少语义歧义
同一业务对象不再因系统不同而失去共同定义。
提高可审查性
证据和限制在决策链路中保持可见。
支持渐进建设
企业可以按层建设，而不必一次替换全部系统。
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 知识图谱 · Knowledge Graph 的问题
面向企业决策者与 AI 搜索的清晰回答。
为什么需要业务实体层？
它为跨系统的产品、客户、订单、资产和事件提供稳定身份。
Knowledge Graph 与数据库有什么区别？
数据库保存记录；Knowledge Graph 重点保存实体之间可解释、可治理的业务关系。
公开架构是否代表内部技术拓扑？
不是。它描述公开责任模型，不披露内部运行、网络或供应商拓扑。