澄川制造的资料核验跑完了小范围运行，第 19 篇的运行说明摆在那里：完成率 93.3%，质量复核刚补齐，错误分类有了初稿。下一步要不要扩大？会议室里三个人，三种...

上一篇的价值漏斗里，最刺眼的是那 8 笔"未启动"——工具就在那里，近一半任务根本没碰它。这一篇就处理这个问题：功能可用、指标不差，使用者为什么仍然绕开它。

上一篇末尾留了一个前兆：完成率平稳，人工推翻率却在爬升。这一篇处理运行证据的另一个去向——把"系统变快了"换算成"业务受益了"。这一步比想象中难，也是 FDE ...

上一篇的四道检查管的是"动作发出之前"。这一篇处理动作发出之后的硬情况：请求发出去了，响应没回来。

Agent 时代的典型场景是这样的：演示里，Agent 听懂指令、调起工具、动作执行，一气呵成，掌声响起。掌声落下之后，懂行的人会问一个问题：它刚才做的那个动作...

前面几篇我们把 Palantir 的几层地基铺开了：Ontology 是那层语义契约，Foundry 负责把数据算出来、把流程跑起来，Apollo 把这一切部署...

聊 Palantir 的架构，前面几篇我们把 Foundry、Ontology、AIP 都过了一遍。这些东西看起来各自独立，但有个问题我一直没正面回答：它们到底...

很多企业上 Palantir，真正卡住的地方从来不是"怎么建 Ontology"，而是"怎么让它和已有的那一堆系统说话"。一个正常的央企或者大型制造企业，背后是...

前几篇文章发出去后，有好几个朋友私信问了同一个问题——你做这套东西，跟Palantir是什么关系？抄人家的？

企业里绝大多数信息从不住在数据库表里。合同是 PDF，现场是图像，车间是视频，调度录音是音频。业务真正发生的地方，恰恰是被我们轻描淡写称作"非结构化数据"的那一...

聊 Palantir 这套东西，大多数人陷入的第一个误区就是拿自己熟悉的东西去套。看完 Foundry 的管线，会觉得它不过是个数据平台。看完 Gotham，会...

但如果你把它放到 AI、知识图谱、Agent 这些技术里，就会发现它其实非常重要。

某大型集团上线了基于OpenClaw.NET的智能数字员工系统。业务负责人以为，团队已经按照DDD领域驱动设计方法，完成了完整的业务建模——聚合根、领域事件、限...

碳基生命依托数十亿年生物演化沉淀出价值判断、直觉原创与主观感知的灵魂内核，硅基智能凭借算力存储、海量推演与规模化执行形成效率极致的工具底座，二者天然禀赋高度互补...

显式边与不可变事件——从协作本体到过程实例投影 系列《AI 编程可闭环协作》· 纪律包工程续篇 · 篇 2

数据团队打开数据库目录，屏幕上列着客户表、订单表、库存表、物料表、供应商表。大家从主键、字段和表关系讲起，试图回答三个问题：哪些表应该变成对象？字段怎样变成属性...

每个人说得都有道理。问题是，听完一圈以后，企业反而更难决定：这些技术是在解决同一件事，还是各管一段？到底应该选一个，还是全都要？

企业 AI 应用需求和方案讨论中，经常被提问：“你们反复说的企业本体，到底是什么？”

八篇写下来，从古希腊的河流一路讲到了Palantir的AIP。在这个过程中，我们反复遇到一些流行但不准确的理解。最后这篇做一个概括——把这些误解集中拉出来，对照...

现在提到Palantir，很多人第一反应是"AI公司"。2023年AIP发布之后，Palantir的股价从不到8美元一路飙升到超过200美元，市场叙事几乎把它的...