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Arcrun/docs/user_requirements/u6u-long-term/SourceDocs/u6u 自動演化 ERP 架構藍圖.md
T
uncle6me-web 922a57fe34 arcrun — AI workflow execution engine (clean history) 
Self-hosted 開源：WASM 零件 + recipe + cypher-executor，跑在你自己的 Cloudflare。

此為重建的乾淨歷史起點（移除曾誤 commit 的 GCP SA 金鑰，舊歷史保留在
richblack/arcrun 與本地 backup 分支）。含：
- acr init --self-hosted installer（建 KV/R2 + codeload 拉預編譯 wasm + wrangler deploy + seed recipe）
- recipe push 把關（資料外流提醒 + 打通檢查）
- 19 個正當零件預編譯 wasm（claude_api/km_writer/kbdb_upsert_block 排除：違反 DECISIONS §1）
- CLI / cypher-executor / registry / 完整 SDD

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
2026-06-03 15:52:38 +08:00

7.9 KiB
Raw Blame History

u6u 自動演化 ERP：全端統一架構規格書 (v3.0)

1. 架構核心思想 (The Core Philosophy)

u6u ERP 是一套具備自我修復與功能擴充能力的「有機體」系統。

為確保系統在跨國雲端、機密地端與斷網邊緣皆能無縫運作，系統採用**「向下相容的絕對標準化」**：由最嚴苛的無人機環境來定義全域零件標準。

系統運作依賴三位一體的語言與載體：

  1. 大腦戰略層 (Markdown / Gherkin)： CEO AI 負責閱讀與撰寫，定義全域戰略、系統設計文件 (SDD) 與商業演算法則 (如 ROI 門檻)。
  2. 神經編排層 (Cypher)： u6u 引擎的核心。AI 透過撰寫 Cypher 語法來進行業務邏輯的動態編排、狀態流轉與意圖攔截。
  3. 肌肉執行層 (TinyGo WASM)： 系統中唯一合法的零件規格。負責所有具體的 I/O、資料轉換與運算，保證極小體積與極速冷啟動。

2. 實戰演練：離岸風機巡檢的黑天鵝事件 (三層架構實踐)

為了具體理解這套系統如何運作，我們以一次「離岸風電場巡檢」的突發事件為例，展示雲、地、邊三層架構的完美協同。

第一階段：戰略下達與沙盤推演 (Tier 1 ➡️ Tier 2 ➡️ Tier 3)

跨國能源集團的雲端總部 (Tier 1) 收到年度檢修排程。雲端的 CEO AI 讀取了全局的 Markdown 戰略文件，向遠在海岸線的地端指揮中心 (Tier 2) 下達指令。

地端指揮中心（配備強大伺服器與 workerd 叢集）的部門主管 AI 將任務拆解給 50 台即將出海的無人機。無人機 07 號 (Tier 3) 的小腦 AI 透過本地的 Cypher 引擎進行沙盤推演，從地端資料庫下載了 rgb_vision.wasm (光學影像)、lidar_scan.wasm (光達) 等 60 個可能會用到的 TinyGo 零件，存入本地記憶體後隨船出航。

第二階段：邊緣的極限生存 (Tier 3 獨立運作)

無人機 07 號來到海上 50 公里處，完全失去對外網路。突然，海上濃霧降臨。

原本執行中的 Cypher 圖譜卡住了，因為 rgb_vision.wasm 回報「無法獲取清晰影像」。07 號沒有驚慌，它內建的輕量級 Go + Wazero 引擎在 0.1 秒內動態重組了圖譜邏輯：剔除光學零件，瞬間載入並執行 lidar_scan.wasm，不需人類介入，繼續在濃霧中精準貼行。

第三階段：游擊網與地端代工 (Tier 3 ↔️ Tier 2)

巡檢中途，07 號發現風機葉片上有極罕見的「蜂巢狀熱應力微裂紋」，但它帶出來的 60 個零件中沒有對應的分析工具。

07 號飛昇至濃霧上方，短暫連上母船的微弱區域網路發起「短點射傳輸 (Burst)」：{"intent": "計算蜂巢狀熱應力微裂紋擴散率"}，拿到任務單號後立刻斷網潛回霧中。

海岸線的地端指揮中心 (Tier 2) 收到需求。強大的工匠 AI 瞬間啟動，生成了一段 TinyGo 程式碼，並在本地編譯與測試。三分鐘後，07 號再次探頭連網，下載了熱騰騰的 honeycomb_analyzer.wasm，並將其編織進 Cypher 圖譜中完成測量。

第四階段：CEO AI 的全局戰略覆寫 (Tier 2 ➡️ Tier 1)

同時，地端指揮中心匯整了無人機傳回的陣風數據，同步給雲端總部 (Tier 1)。雲端的 CEO AI 呼叫 roi_calculator.wasm 進行試算，發現風暴將造成設備重大損壞（ROI 極低）。

CEO AI 立刻修改總部的 Markdown 戰略文件，新增一條 BDD 規則：「風速大於 22m/s，立刻轉為陣列抗風模式」。新的最高指導 Cypher 範本瞬間下發至地端，再廣播給所有無人機。07 號收到新命令，掛起原任務，與機群組成抗風陣型，安全度過危機。

3. 物理拓撲與技術棧 (The 3-Tier Tech Stack)

透過 KBDB Adapter 抽象層，AI 在任何環境中呼叫的 API 介面皆一致，但底層基礎設施依據物理環境的豐饒度進行適配。

Tier 1: 雲端總部 (Cloud - The Global Brain)

  • 場景： 跨國集團資料整合、全域戰略備份、對外公開 API、跨國部門協調。
  • AI 角色： CEO AI (大型語言模型)。負責解析 Markdown、跨區資源調度、修改全域演算法參數。
  • 技術規格：
    • 調度引擎： Cloudflare Workers (原生執行 TinyGo WASM)。
    • 圖資料庫 (狀態/關聯)： Cloudflare D1 + u6u Cypher 轉換層。
    • 零件與儲存： Cloudflare R2 / KV。
    • 向量檢索 (意圖/型錄)： Cloudflare Vectorize。
  • 架構優勢： 無限橫向擴展 (Serverless)，無須維運硬體，扛載全球級別的 API 併發。

Tier 2: 企業地端/基地台 (On-Premise - The Basecamp & Forge)

  • 場景： 高機密廠房內網、財務核心系統、無人機/機器人的母艦基地。
  • AI 角色： 部門主管 AI (廠區派工)；工匠 AI (專職接收規格，透過 TDD 閉環動態生成 TinyGo 程式碼)。
  • 技術規格 (企業級高可用架構)：
    • 負載平衡： Nginx 或 HAProxy (負責將請求分發給後端叢集)。
    • 調度引擎： workerd 叢集 (Cloudflare 開源執行環境)。在本地實體伺服器或 VM 上平行部署多個 workerd 行程，完美相容雲端環境，提供極高的並發處理能力 (V8 JIT 極限算力)。
    • 圖資料庫 (狀態/關聯)： Kùzu (單機極速圖庫) 或 PostgreSQL + AGE (超高併發)。
    • 零件與儲存： 企業本地 NVMe 硬碟叢集 / MinIO (S3 相容)。
    • 向量檢索 (意圖/型錄)： pgvector 或 Milvus。
  • 架構優勢： 兼具資料不出網的「絕對資安」與雲端級別的「叢集擴展性」。內建「代工坊 (Forge)」，是推動企業系統自動演化的核心引擎。

Tier 3: 邊緣載具 (Extreme Edge - The Operatives)

  • 場景： 無網環境的巡檢無人機、工廠無軌導引車 (AGV)、機械手臂。
  • AI 角色： 導航/執行 AI (極小參數 SLM)。不具備寫程式能力，只負責解讀現場狀況、執行 Cypher 圖譜，並透過 DTN 呼叫地端請求新零件。
  • 技術規格 (極限微縮架構)：
    • 調度引擎： 輕量級 Go 排程引擎 + 內嵌 Wazero。不依賴 V8 或 workerd，確保在極低 RAM 的晶片上流暢運行，實例化延遲僅需數微秒。
    • 圖資料庫 (狀態/關聯)： 嵌入式 Kùzu 或 SQLite。
    • 零件與儲存： SD 卡 / eMMC 實體檔案系統。
    • 向量檢索 (意圖/型錄)： sqlite-vss (極輕量本地向量)。
  • 架構優勢： 絕對的離線生存能力。只帶必要的 TinyGo WASM 零件出門，無任何編譯環境，體積最小化。

4. 自動演化工作流 (The Auto-Evolution Loop)

當企業環境發生變化（例如：新增硬體規格、外部 API 變更），u6u 的演化路徑如下：

  1. 遭遇未知 (Anomaly Detection)：
    無人機 (Tier 3) 或雲端服務 (Tier 1) 在執行 Cypher 任務時，發現本地 KBDB 向量庫中缺乏對應的工具零件。
  2. 意圖攔截與 ROI 評估 (CEO/Manager AI)：
    機甲 (Harness) 攔截缺失意圖，呼叫 roi_calculator.wasm 等評估零件。若認定具備開發價值，系統會生成一份標準的 Input/Output JSON Schema。
  3. 地端代工 (The Forge @ Tier 2)：
    規格需求透過網路或 DTN 送達 Tier 2 地端機房的「工匠 AI」。
    工匠 AI 生成 TinyGo 程式碼 -> 在沙盒中執行 tinygo build -target=wasi -> 通過測試迴圈 -> 輸出正式的 .wasm 檔案。
  4. 全域派發 (Distribution & Versioning)：
    新零件註冊進入企業的零件圖資料庫 (KBDB)。
    • 雲端： 同步至 R2。
    • 邊緣： 載具下次連網時，透過游擊網 (Burst Transmission) 下載更新檔。
  5. 動態編織 (Execution)：
    各端 AI 獲知新零件上線，瞬間將其編入新的 Cypher 圖譜中執行，完成企業能力的自動擴展。
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