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description	IoT AI Platform 目标架构（分面）、层间契约、数据流、可扩展性核心。理解系统全局、做跨层决策、新增能力前使用。真相源是 CONTEXT.md + docs/adr/。

平台架构总览

权威真相源：CONTEXT.md（目标架构+术语）+ docs/adr/（ADR-0001~0016）。本 Skill 是导航摘要，冲突以前者为准。

一句话

旁路管线（硬件不变、端侧信息流不变）+ 通用内核 + 可插拔 Solution Pack。换垂直场景 = 换一个声明式 Pack，不改内核。

目标架构（分面）

界面  Platform/Tenant Console (Refine) · End-User App (assistant-ui,白标) · Concierge 双通道
编排  Concierge Agent(每Account,supervisor) → Vertical Agent(每Pack,只读)
      Workflow(副作用:写库/推送/授权下发) · Model Router · Memory(pgvector)
能力  MCP Bridge(知识/发现) → Vertical Skill → Model Serving(BentoML/KServe)+Registry
数据  Twin(状态镜像) · Telemetry Store(TimescaleDB) · Feature Store(Feast) · 数据治理
接入  Tap 连接器(MQTT默认/Webhook/Shifu可选/CDC) → 统一 Event Envelope
横切  3级租户 · 控制面/数据面分离 · 持续运营闭环(Langfuse) · 安全 · 计费 · Pack Authoring Agent(build-time)

可扩展性核心：Solution Pack（ADR-0005）

垂直场景的完整可接入单元，六件套：① Twin Profile ② Feature Views ③ Vertical Model ④ Vertical Agent ⑤ Knowledge ⑥ Workflow+Policy。三层粒度 Blueprint①→Solution Pack②→Pack Config③。官方包由 Pack Authoring Agent 访谈式产出（Authoring Gate 门控），是声明式 manifest，非硬编码。

两条运行时链路（ADR-0006）

• 被动事件：Tap → Twin/Workflow（quota/cache 闸门）→ 直连 Vertical Agent（绕过 Concierge）→ 决策 → Workflow 副作用
• 主动对话：User → Concierge Agent（门面+记忆+路由）→ 委派 Vertical Agent

层间契约

• 接入→内核：统一 Event Envelope {eventId, tenantId, accountId, deviceId, eventType, timestamp, payload}（所有 Tap 连接器一致）
• agent→垂类模型：Vertical Skill 两段式 = MCP 描述符（发现/契约）→ 独立推理端点（执行，BentoML/KServe）。MCP 不承载推理热路径（ADR-0008）
• 控制面/数据面分离：运行时读控制面的版本化 Pack/Config 制品，改数据不发版（ADR-0011）

关键边界

• Agent 只分析；副作用归 Workflow。「智能决策」默认=建议，下发命令需显式 Grant + 审计（ADR-0006/0014）
• MCP 是知识/发现层，不是执行层（ADR-0002）
• 接入 = 可插拔 Tap 层；Shifu 退为可选可换连接器（ADR-0016）

多租户（三层，ADR-0004）

resourceId = "tenant:{t}:account:{a}:user:{u}"（纯设备链路退化为 tenant:{t}:account:{a}）。 Account 是设备/遥测/观测数据的隔离边界：SQL WHERE tenant_id AND account_id；个人记忆再叠 user_id。