智能体层：把完整的可信智能体交给你

前两层中，"思考"的部分（模型与执行循环）运行在你的客户端里，Rulith 提供裁决与记忆。这一层把关系倒转：完整的智能体作为可运行的整体，交付到你的环境里。 它建立在信任层与任务层之上，是四层阶梯的第三层。

设计的形态

交付物是一个可运行的整体：演算板、四项配置、自主循环、执行引擎——运行在你的电脑或内网中，连接你的板。

它面向两类真实需求：

• 环境边界：有些工具只存在于你的环境里——内部接口、本地数据、不出域的涉密内容；
• 自主推进：有些任务需要智能体持续工作，而不是等待你的客户端在线。

装配的含义，用一句话说清：把抽象接到你的物理上。领域能力里的词与动作是纯抽象的（见抽象与物理的分界）；交付到你的环境后，词接到你的传感器通道、动作接到你的工具实现——接线都在你的治理面完成，语义层原样不动。

需要强调的是：交付到你环境里的智能体，并不因此获得更大的自由——同一套结构约束随它一起交付。预算有上限；规则覆盖不到的情形自动暂停、转交人工；与人的每一次沟通同样记录在案。放权因此是一个有刻度的旋钮，不是一场赌注。

编排：在合法域内做选择

板亮出的是合法动作的集合，不是指令——它从不告诉智能体"下一步做这个"。谁来从合法集里挑？智能体。这是一条贯穿设计的分工：

举个例子：一次系统维护重启已经获得授权，规则只要求"二十四小时内完成"。立刻重启，还是等到凌晨低峰再重启？两个选择都合法——规则给不出答案，因为这不是合法性问题，是判断问题：对业务影响的权衡。智能体的价值之一，正是在合法域内做出这类选择，而且选择本身留痕——选了什么、跳过了什么，事后靠目标与回执可以复盘。

这个分工带来一条重要的安全推论：判断失手的代价上限是"次优"，不是"越界"——授权范围由规则钉死，智能体只决定其中的次序与时机。放权因此有了刻度：交给它的，从来只是合法域内的自由度。

还有一条会持续发生的演化：凡是能够判定化的时机条件（"低峰时段"可以写成可检查的条件），都应当沉淀为动作的前提，交给规则；智能体的判断随之前移，集中在还无法判定化的权衡上。判断不断把自己的成果凝结给规则——与"智能体把趟出来的路凝结成判据"是同一件事。

一句话收拢：规则决定哪些牌能打，智能体决定打哪张、什么时候打，宪法定牌桌的规矩。

现况

协议原生的参考智能体已经在应用层运行：完整的循环——读板、提案、按缺口推进、执行留回执、影子批评者随行、预算耗尽即停——仅凭标准协议驱动一块板，不依赖任何内部接口。这正是"可以完整交付"的技术验证：智能体与板之间只隔一层公开协议。

作为面向用户的可下载交付物（安装、连接你的云端板、凭证管理），仍在实现之中，尚未开放；开放时会先经过与前两层相同的生产验证流程，并在现况页登记。

在阶梯中的位置

一个可信的智能体可以交付之后，最后的问题是：多个智能体如何在明确的责任结构下协作——协作层 →