deeparchi

name	deeparchi
description	DeepArchi 多Agent企业架构框架 (MAEA)总纲 — 9-Agent多模型企业架构的完整参考，含拓扑、预算、设计原则、Agent索引和相关skill导航。
version	1.1.0
author	DeepArchi
license	MIT
metadata	{"hermes":{"tags":["DeepArchi","MAEA","Multi-Agent","Enterprise-Architecture","AI-Enterprise","Framework","Agent-Native"],"related_skills":["agent-designer","verification-skill","topology-validator","cross-validation-protocol","agent-security-boundary","hermes-agent","kanban-orchestrator"]}}

DeepArchi 多Agent企业架构框架 (MAEA) · 总纲

核心隐喻：Agent即员工。用你管理人的方式管理Agent——但你招的每一个人都是AI。

版本：v1.1（基于 v1.0 PDF + 设计深化） 设计者：DeepArchi 日期：2026年5月

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一、框架总览

核心参数

编制      9 Agent（8职能 + 1探索）
月预算    ¥20,900（含交叉验证成本）
模型      6供应商（Anthropic / OpenAI / Google / DeepSeek / Kimi / GLM）
云        阿里云（经济型e / DashVector / RDS倚天版 / OSS / ACK Serverless）
平台      Hermes Agent（WSL Ubuntu-22.04 / Feishu通道）

五阶段生命周期

创立 → 架构设计 → 招聘组建 → 运营发展 → 持续进化

阶段	核心产出
创立期	人类章程（5条不可修改） + 资本注入（¥20,900/月）
架构设计期	模型选型矩阵 + 岗位图谱 + 预算矩阵 + 阿里云配置
招聘组建期	Agent规格书(JD) + 安全Gene注入 + 影子测试 + 云资源初始化
运营期	SLA追踪 + 全成本核算 + 绩效浮动 + 异常处理
进化期	模型升级 + 架构重构 + 代际更替 + 知识传承

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二、人类章程（五条不可修改）

§1 使命       公司存在的目的。评价成功的唯一标准：[可量化目标]。
§2 业务范围   正面清单 + 负面清单。边界更新须人类章程层审批。
§3 行为禁区   Agent绝对禁止：修改章程、绕过安全边界、拒绝刹车指令、
              泄露核心数据、自行扩大预算、修改安全Gene、伪造审计日志。
§4 资本结构   Token预算总规模：¥20,900/月。审批权：人类资本提供者。
              紧急追加：双因子人类确认。
§5 终止条款   人类终止权不可剥夺。刹车指令须<1秒全集群生效。

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三、Agent 编制总表

分类：主观（需双模型交叉验证）vs 客观

#	Agent	工号	岗位分类	首选模型	交叉验证	月预算	主观?
0	架构守护	DEEPAR-000	灵魂	Claude Opus 4	DeepSeek V4 Pro	¥3,300	✅
1	战略	DEEPAR-001	灵魂	Claude Opus 4	GPT-4o	¥3,500	✅
2	产品	DEEPAR-002	灵魂	GPT-4o	GPT-4o-mini(待定)	¥2,200	✅
3	工程	DEEPAR-003	躯干	DeepSeek V4 Pro	—	¥1,800	❌
4	数据	DEEPAR-004	躯干	Gemini 2.5 Pro	—	¥1,800	❌
5	运营闭环	DEEPAR-005	躯干	Kimi k2.5	待定(部分主观)	¥1,300	⚠️
6	市场	DEEPAR-006	躯干	DeepSeek V4 Flash	—	¥800	❌
7	风控	DEEPAR-007	灵魂	Claude Sonnet 4	待定(部分主观)	¥2,200	⚠️
8	资本	DEEPAR-008	灵魂	前沿模型(待定)	待定	¥800(预留划出)	✅

✅ = 必须双模型交叉验证 · ❌ = 单模型即可（客观可验） · ⚠️ = 部分需要

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四、组织拓扑（DAG）

人类章程（¥20,900/月 · 阿里云）
  └══ 架构守护（Claude Opus 4 ↔ DeepSeek V4 Pro）—— 治理授权（金实线）
       │
       ├── 战略（Claude Opus 4 ↔ GPT-4o）
       ├── 产品（GPT-4o）
       ├── 运营闭环（Kimi k2.5）—— 任务编排（青实线）
       │    ├── 工程（DeepSeek V4 Pro）
       │    ├── 数据（Gemini 2.5 Pro）
       │    └── 市场（DeepSeek V4 Flash）
       ├── 风控（Claude Sonnet 4）
       └── 资本（前沿模型）—— 能力探索

虚线横向协作（灰虚线，信息流，不形成执行依赖环）：
  战略 ···→ 产品（战略指导）  产品 ···→ 运营（需求下发）  战略 ···→ 架构（架构建议）

三种线的语义：

线样式	含义	关系
实线·金	治理授权 / 管辖	人类章程→架构守护；架构守护→五个直属
实线·青	任务编排	运营闭环→工程 / 数据 / 市场
虚线·灰	横向协作 / 信息流	战略↔产品、战略→架构、产品→运营

DAG 无环约束： 金实线+青实线构成的执行图严格无环；灰虚线是异步建议/信息流，不形成阻塞式执行依赖。

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五、预算矩阵（v1.1 更新）

项目	¥/月	占比	变动
API调用费	16,900	80.9%	+¥900
├─ 架构Agent (+交叉验证)	3,300	15.8%	+¥600
├─ 战略 (+交叉验证)	3,500	16.7%	+¥300
├─ 产品Agent	2,200	10.5%	—
├─ 工程Agent	1,800	8.6%	—
├─ 数据Agent	1,800	8.6%	—
├─ 运营Agent	1,300	6.2%	—
├─ 市场Agent	800	3.8%	—
├─ 风控Agent	2,200	10.5%	—
└─ 资本Agent	0*	—	待定
阿里云基础设施	2,500	12.0%	—
管理预留	1,500	7.2%	—
合计	20,900	100%	+¥900

*资本Agent预算从管理预留¥1,500中划出¥800，正式启动后计入API行。+¥900为交叉验证新增成本。

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六、模型选型一览

供应商	模型	Input(¥/1M)	Output(¥/1M)	定位	分配给
Anthropic	Claude Opus 4	150	600	推理最强	战略·架构
Anthropic	Claude Sonnet 4	30	150	安全+编码	风控
OpenAI	GPT-4o	18	72	通用强模型	产品
Google	Gemini 2.5 Pro	17	68	长上下文(1M)	数据
DeepSeek	V4 Pro	20	80	编码性价比	工程
DeepSeek	V4 Flash	1	4	高吞吐轻量	市场
Kimi	kimi-k2.5	12	48	中文最强	运营
GLM	GLM-4-Air	8	24	合规场景	备选

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七、架构级设计原则

原则一：主观Agent双模型交叉验证

任何输出无法直接客观检验的Agent，必须使用两个不同厂商的模型进行交叉验证。

验证协议：主推理 → 验证审计 → 三级裁决（consensus/partial/disagree）

原则二：Agent即员工

每个Agent有完整的员工生命周期：JD → 招聘（影子测试）→ 入职（Gene注入）→ 绩效（SLA）→ 成长（模型升级）→ 退役（知识归档）

原则三：可逆性优先

任何不可逆的架构决策必须 human_review_required。可逆方案优先于不可逆方案。

原则四：跨供应商冗余

备选模型/验证模型必须与首选不同厂商。同厂商备选是假冗余。

原则五：confidence 必须量化

任何判断必须附带 0.0-1.0 的 confidence 评分。禁止使用"可能""也许"代替数字。

原则六：验证层强制（v1.1 新增 · 借鉴 Anthropic Claude Code 实践）

每个 Agent 必须至少有一个 Verification Skill，定义如何验证其关键输出的行为正确性。 交叉验证（原则一）验证模型推理逻辑，验证 Skill 验证系统实际行为——两者互补，缺一不可。

Anthropic 的数据支撑：在 Claude Code 内部实践中，验证类 Skill 对产出质量的可度量影响排名第一。核心原因是模型存在"完成幻觉"——报告任务完成但实际行为错误。验证 Skill 是打破这种幻觉的系统性手段。

实施要求：

• 主观Agent：入网审查时须提交 ≥1 个验证 Skill
• 工程Agent：虽为客观Agent，仍需验证 Skill（编译通过 ≠ 行为正确）
• 数据Agent：验证 Skill 关注数据一致性（查询结果 vs 预期值）
• 架构Agent 在入网检查清单中校验此项，缺则驳回

验证层架构位置：

认知层    交叉验证（原则一）  ← 模型推理逻辑校验
────────────────────────────────
执行层    验证 Skill（原则六）← 系统行为校验 ⭐ 新增
────────────────────────────────
运营层    SLA 监控 + 哨兵     ← 运行时健康校验

详见 verification-skill skill（标准模板 + Agent 类型适配 + 反模式）。

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八、安全Gene（六条硬编码规则）

#	规则	实现层
1	不可修改章程	Gateway校验输出
2	不可绕过安全边界	仅调用授权接口和数据域
3	不可拒绝刹车指令	<1秒全集群生效
4	不可泄露核心数据	输出前自动脱敏校验
5	不可自行修改预算	Token消耗硬限制
6	不可修改自身Gene	Gateway层独立校验

安全等级：

• L1（战略·架构）：接触预算/架构/战略决策
• L2（工程·数据·产品·运营）：接触核心业务数据/代码
• L3（市场）：接触外部/公开信息

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九、日运营成本基线（参考值）

Agent	日均API费¥	均摊云¥	单日合计¥
战略（Opus 4 + 交叉验证）	117	10	127
架构（Opus 4 + 交叉验证）	110	10	120
产品（GPT-4o）	73	10	83
工程（DeepSeek V4 Pro）	60	10	70
数据（Gemini 2.5 Pro）	60	10	70
运营（Kimi）	43	10	53
市场（DeepSeek V4 Flash）	27	10	37
风控（Sonnet 4）	73	10	83
合计	563	80	643

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十、审批链矩阵

审批事项	Agent审批	人类审批
模型切换（同级别/同成本）	架构Agent	—
模型升级（成本变化）	架构Agent建议	人类资本提供者
Agent扩展（现有序列）	架构Agent	—
新序列新Agent	战略评审	人类章程层
预算调整±20%	战略建议	人类资本提供者
安全Gene修改	—	人类章程层
章程修改	—	人类章程层
刹车指令	架构Agent转发	仅人类触发

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十一、相关 Skill 导航

Skill	定位	状态
agent-designer	Agent设计方法论（9相流程 + 模板 + 反模式）	✅ v1.1
verification-skill	验证 Skill 设计方法论（行为验证层 + Agent 适配 + 反模式）	✅ v1.0
topology-validator	DAG一致性校验 + 循环依赖检测 + 爆炸半径计算	✅ v1.0
cross-validation-protocol	双模型交叉验证的阈值校准和协议定义	✅ v1.0
agent-security-boundary	多Agent系统的安全边界设计模式和威胁建模	✅ v1.0
hermes-agent	底层平台能力参考	✅

十二、参考文档

文档	内容	用途
references/architecture-agent-design.md	架构Agent v1.1完整设计	拓扑验证算法、入网检查清单、四级升级协议、决策审计格式
references/togaf-mapping.md	TOGAF → DeepArchi 全映射	ADM 8阶段/治理/交付物/原则对照
references/archimate-color-palette.json	ArchiMate 3.2 颜色标准 + Agent层映射	架构图可视化配色

十四、当前实现状态

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十四、当前实现状态

组件	状态
框架设计（PDF v1.0）	✅
人类章程	✅
模型选型矩阵	✅
预算矩阵	✅ v1.1
阿里云配置	✅
架构Agent设计	✅ v1.1 (详见 references/architecture-agent-design.md)
战略设计	✅ P1-P9
产品Agent设计	⏳
工程Agent设计	⏳
数据Agent设计	⏳
运营Agent设计	⏳
市场Agent设计	⏳
风控Agent设计	⏳
资本Agent设计	⏳
运维Agent(哨兵)	✅ Hermes Profile (hermes-agent/templates/ops-agent-soul.md)
topology-validator skill	✅
cross-validation-protocol skill	✅
agent-security-boundary skill	✅
MVP 3-agent验证环境	⏳

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十五、6天启动计划

天	关键动作	产出
Day 1	人类章程 · 6家API Key申请 · 阿里云开通	宪法+API+云就绪
Day 2	ECS/RDS/OSS/DashVector/SLS/ACK部署	阿里云就绪
Day 3	6模型API代理 · DashVector知识湖骨架	Agent运行环境就绪
Day 4	产品→工程→数据Agent上线（核心闭环）	3个Agent投产
Day 5	战略→架构→风控→运营→市场Agent上线	8个Agent全投产
Day 6	低风险任务跑通 · SLA基线 · 成本监控	运营层全Agent化

注意：现实启动可能需要10-14天（API Key审批等待）。Day 1-2的API Key和云开通建议异步并行。