Technology validation log

这些能力，
我们都自己先跑过。

从门店读帧到多智能体协作，先把能力放进真实业务链路，再讨论它能做什么、在哪里停下。

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200+门店
49城市
10部门
14智能体
182定时任务
7个月
Astraea Plan 运行场景
Evidence before promise

把结论写在
演示之前。

这份技术验证只记录已经跑过的能力，以及仍然需要人接手、需要按场景启用的部分。没有跑通的链路，不提前写进案例。

每项验证都保留一条清晰边界：系统负责什么，人负责什么，能力在哪里开放，又在哪里保持关闭。

Astraea Plan 运行场景
Validation ledger / 01—04

四条实测记录

Astraea Plan
Field validation / 2026
暗调机械键盘的彩色背光特写
Test bench / 01Read frame
01 / STORE VISION 已验证

读帧监控实测

总部运营智能体直连门店画面，读取连续画面帧并识别异常。发现异常之后，是否处置、如何处置，仍由总部运营人员判断与执行。

Store门店画面
HQ agent总部读帧
Signal异常识别
Human人工处置
验证链路
总部运营智能体直连门店画面
系统职责
读取画面帧，识别异常，提供处置信号
人工边界
处置动作由总部运营人员完成，不由门店端智能体发起
暗调键盘上的 Command 键特写
Test bench / 02Collect + analyze
02 / PLATFORM SIGNAL 已验证

平台情报实测

美团点评的评分与评论可以采集并进入分析链路；抖音、小红书的后台数据可以读取，汇入统一业务判断。

美团点评 评分与评论采集 分析反馈与口碑信号
抖音 后台数据读取 进入平台情报视图
小红书 后台数据读取 进入平台情报视图
公开反馈
评分、评论可采集并用于分析
后台数据
抖音、小红书后台数据可读取
结果去向
不同来源进入同一套业务分析路径
深色环境中的白色机械臂与蓝色感应器
Test bench / 03Failover
03 / MODEL ROUTING 已验证

双模型容错实测

当主力模型出现异常，路由自动切换到备用模型，业务链路继续运行。容错不是把异常藏起来，而是让任务不因单点故障中断。

Request业务请求
Primary主力模型异常
Fallback自动降级
监测到主力模型异常后切换 备用模型接管，业务链不断
触发条件
主力模型异常
系统动作
自动降级到备用模型
业务结果
任务链路不断，继续完成处理
两台白色机械臂装置在暗色空间内互相对接
Test bench / 04A2A boundary
04 / AGENT INTEROP 按场景启用

A2A 实测结论

协议可用，按场景启用，不是所有任务都该开放。A2A 能力已经具备，是否启用取决于任务是否真的需要跨智能体协作，以及权限边界是否清楚。

Open when 跨智能体协作确有必要

任务需要角色分工、能力互补，并且权限边界可以被说明与控制。

Keep closed 单条链路可以完成任务

没有必要扩大协作面时，保持封闭比追加协议更稳。

协议状态
能力已具备，可完成智能体间协作
启用原则
按场景启用，不默认全面开放
判断重点
协作必要性、角色分工与权限边界
Verification boundary

不承诺全能，
只承诺能验证的。

验证过的能力进入方案，未验证的部分保持克制。每一个自动化节点，都保留清楚的人工接管边界。

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