看懂数据
类型、粒度与关系字段类型、主键关系、时间粒度和业务口径进入共同上下文。处理的是一张表、一个实体，还是一份文档，决定如何选择工具与组织步骤。
一项业务任务。
一套协作秩序。
多智能体的价值，在于把不同专业工作组织起来。目标统一、分工明确、依赖可见，才能让中间产物汇成最终结果。
业务任务示例从设备异常，到维护建议
先把“完成”说清楚。
将业务目标转为一份可执行的任务约定。读取范围、分析口径和交付格式，在智能体开始工作前对齐。
任务约定
01- 目标
- 定位设备异常，形成维护建议草稿
- 数据范围
- 授权工单、设备台账、维护知识库
- 完成标准
- 建议有来源，未知项单独列出
原始记录保持只读；创建工单属于另一项待确认动作。
选择阶段，查看职责与真实交付结构。以上为流程说明，未连接外部系统。
为长任务设计
任务可以中断。
进度不必归零。
业务系统会超时，数据格式会变化，模型也可能给出不合约定的结果。Axis 把这些情况纳入执行过程：保留有效状态，定位失败节点，再决定下一步。
稳定性，来自每一步可检查、可定位、可恢复。
从最近的有效状态继续
- 来源已读取
保存数据引用、输入版本与读取结果。
CP–01 - 分析节点中断
记录失败原因，冻结依赖该结果的后续步骤。
CP–02 - 核对后恢复
复用有效产物，只重试符合策略的未完成步骤。
CP–02
对于外部写入，先核对业务回执。一次重试不应变成重复下单或重复建单。
能力的边界，
可以继续生长。
插件生成与自优化，让任务中发现的能力缺口进入工程化迭代。把一次解决问题的方法，沉淀成下一次可以调用的能力。
- 01
发现缺口
已有工具无法处理新的字段格式、映射关系或业务规则。
- 02
构建候选插件
生成处理逻辑，同时声明输入、输出、权限与失败条件。
- 03
隔离验证
以正常样例、边界数据与失败样本检查正确性和副作用。
- 04
版本化演进
通过同口径评估后更新；保留稳定版本、问题记录与回退路径。
数据类型适配插件 · 结构示意
plugin: normalize_asset_events
input
asset_id → string
event_time → datetime
measurements → object
output
normalized → dataset
rejected → issue_list
lineage → source_refs
execution
source_access → read_only
side_effects → none
validation → required让改进可以被验证，让经验可以被复用。
执行反馈失败样本候选改进同口径评估
面向数据行业的执行框架
理解数据的结构，
才能做好数据的工作。
约束调用
契约、权限与状态调用前验证参数，调用后核对结构。明确超时、重试上限和异常归属；将数据读取与业务写入分别配置，减少模糊动作。
交付依据
来源、质量与版本结果携带来源引用、校验记录与产物版本。业务方可以追溯一条建议，也可以定位一项加工规则影响了哪些输出。
把执行能力，
接进业务现场。
Axis 提供可嵌入的执行能力。界面、业务规则与客户关系属于你的产品，任务组织与执行机制由框架承接。
数据治理与生产
从来源识别、字段映射到质量检查，把解析、加工与验证组织成可追溯的任务链。适合数据实施商将重复操作沉淀为交付能力。
ID OmniaID Optima
企业运营协作
围绕异常分析、材料汇总与业务建议，把跨系统读取与多角色判断衔接起来。需要写入或发布的动作，按业务策略单独确认。
产品中的智能任务
将原本需要用户反复点击、复制和核对的流程，组织为有状态的任务。宿主应用展示进度、处理待确认项，并接收最终产物。
从一个边界清晰的任务开始
你的业务流程。
Axis 的执行能力。
先明确输入、交付物和完成标准，再约定模型、工具、权限与运行环境。以真实任务评估正确性、恢复行为和执行成本，逐步扩展应用范围。
你的应用ID Axis模型 · 插件 · MCP 工具