嵌入式 AI Agent 运行时

Lattice 千格

Per-System Embedded Agentic Runtime

你只提交「要达成什么目标」,Lattice 替你把「怎么用 AI 把这件事做完」全包了——自己规划、自己挑模型、自己调工具、全程留痕、危险动作叫人来批。

1提交目标即可
3层 Orchestrator
8张审计表全程留痕

面向:需要在自有业务系统里接入 AI Agent 能力的工程团队 · 以 Python 包形式交付,按业务系统独立嵌入式部署

痛点

业务接 AI,总在重复同一组脏活

每个业务都自写一套 Agent 编排

多 agent 协作、模型路由、成本控制全部从零造轮子,重复且难维护。

工具治理与权限没人管

AI 直接调一堆工具,缺少风险分级与权限边界,一不小心就越权。

审计与合规事后补

出了问题无法回溯:谁、在什么计划下、调了什么、改了什么,全靠猜。

危险动作无人把关

高风险操作直接执行,缺少人工审批(HITL)这道闸门。

核心能力

在通用 Agent 框架之上补齐治理与可审计

三层 Master Orchestrator

Planner → Executor → Evaluator 驱动的异步运行时,唯一入口,业务方只给目标。

可审计 plan_json

AI 自主生成结构化执行计划,可读、可审、可对照基线,不再是黑箱。

permit-based 沙箱

六维 sandbox 构造,工具调用在许可与契约的强约束下执行。

Tool Contract + 风险分级

每个业务工具申报 risk_level,按风险决定是否需要审批或拦截。

HITL 人工审批

危险动作触发审批分支,支持 webhook 订阅、超时策略与 SLA 对齐。

append-only 审计链

8 张审计表全程留痕,运行生命周期 13 状态机可追踪、可恢复、可对账。

工作流程

从目标到结果,全程可控

  1. 1

    提交目标

    业务系统通过 Orchestrator 提交一个 goal,不选策略、不直接调工具。

  2. 2

    自主规划

    AI 生成可审计的 plan_json,确定执行顺序与所需能力。

  3. 3

    受控执行

    在 permit 沙箱与 tool contract 约束下调用业务工具。

  4. 4

    危险动作审批

    高风险操作进入 HITL,由人工批准或驳回后再继续。

  5. 5

    全程留痕

    每一步写入 append-only 审计链,结果与过程均可对账。

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