太微网络 — TEVER Cortex
描述世界，执行工作——两层架构驱动的智能平台
愿景
TEVER Cortex 基于两层架构运转：
TEVER 描述层（Type / Entity / View / Event / Rule） 定义世界中有哪些事物、发生什么变化、何时触发行动。CORTEX 执行层（Capability / Orchestration / Runner / Testify + Execute） 由 Runner 调度 Capability，按 Orchestration 编排的顺序执行， 每一步被 Testify 验证，整个过程被描述层的 Event 记录。
两层之间由 Rule 连接——Rule 监听描述层的 Event， 当条件满足时触发执行层的操作。描述与执行解耦，各自独立演进。
核心概念
📝 描述层 TEVER
Type 定义事物类型，Entity 承载实例数据，View 呈现多重视角，Event 记录一切变化，Rule 决定何时触发行动。五元构成平台的统一语言。
⚡ 执行层 CORTEX
Capability 定义原子能力，Orchestration 编排执行顺序，Runner 负责执行，Testify 验证结果质量，Execute 驱动整体运转。
🌉 Rule 桥接两层
Rule 是描述层中唯一能触发执行层动作的概念——它是两层之间的桥梁。监听 Event → 条件匹配 → 触发 Capability 执行。Rule 声明"意愿"， Capability 提供"能力"，两者解耦。
📋 Event 贯穿全链路
执行层每一步操作生成一个 Event——谁、何时、对什么 Entity、 通过什么 Capability、结果如何。完整因果链，可追溯、可验证、可审计。
应用场景
📊 行业资讯日报自动化
定时 Rule 触发 → Orchestration 启动采集→分析→评估→发布→推送链 → Runner 调度各 Capability 执行 → Testify 校验报告质量 → Entity 产出报告 → View 双轨沉淀（知识库 + 知识图谱）→ 数字顾问可问答。
📝 行业知识图谱自动构建
文档持续流入 → Rule 触发提取 Capability → Runner 执行 → 产出结构化 Entity → 写入知识图谱 → 每条知识可回溯到原始文档和处理过程。
🔔 智能信息聚合与分发
多源信息汇聚 → Rule 匹配分类逻辑 → Capability 去重归类 → 按客户 View 偏好精准推送。不同客户看同一事件的不同视角。
AI Projects 生态
| 项目 | 在架构中的角色 |
|---|---|
| ai-tever | 描述层 + 执行层核心——Rule 引擎、Event 溯源、Type/Entity 建模、Runner 调度 |
| ai-framework | Python 公共库，封装 Capability 和 Orchestration 的可复用组件 |
| ai-atlas | 知识图谱——结构化 View：Entity 及关系的存储与图查询 |
| ai-consult | 数字顾问——融合双轨 View（图谱 + 文档），提供智能问答 |
| ai-report | 智能报告生成——核心分析 Capability 的组件 |