多人 AI 基础设施

传统软件只有一个写入者。如今，AI 应用中的操作来自人类、代理、工作流和服务，它们并发进行，而协调它们需要回答数据库事务无法覆盖的问题：谁被允许操作、哪个转换被提交、每个观察者可以安全相信什么，以及系统在部分失败后如何恢复。以高频率维持这些答案，需要付出延迟、吞吐量和成本方面的代价。这个文档包将这种代价明确摊开，包括失败的实验和尚未验证的部分。

Ablo 协调对已声明事物的变更：一份文档、一个订单、一个按钮、一架飞机。每个事物都有名称、类型化字段、关系，以及关于谁可以修改它以及两个角色同时尝试时会发生什么的规则。没有这种声明，其他一切都是不可表达的。命名空间中的词汇属于组织而非 Ablo；医院的任务与工厂的任务并不相同，因此没有需要采纳的世界本体。Ablo 采用客户已经声明的模型，并添加一个协调覆盖层。其中，事物及其字段由客户定义，且随组织变化；而身份、所有权、冲突处置、租户和新鲜度则由 Ablo 负责，且保持一致。这种机制也延伸到物理方向：灯、车辆、飞机同样是声明的事物，额外带有两个条件——每个观察都有一个有效期，而且命令不可撤销。

文档包提供了清晰的阅读路径。入门可阅读 01-the-space.md 了解 Ablo 的主张和空间中的其他参与者，02-the-contract.md 说明词汇和不可妥协的保证，03-the-system-today.md 描述一次写入实际经过的路径，04-the-evidence.md 展示已测量的结果，包括哪些尝试失败了。深入阅读包括：05-why-it-is-hard.md 精确阐述系统难点，06-scale-regimes.md 解释为什么“每秒一百万次”实际上是三个不同的目标，domains/ 下九个文件分别对应九个技术领域，research/ 收录截至 2026 年 7 月的智能体协调文献。此外，07-measuring-it.md 教读者如何解析性能声明，08-learning-path.md 提供六阶段学习路线，09-reading-list.md 列出所有外部来源及意义，10-repo-map.md 给出代码库中每个概念的对应位置。

整个文档包遵循“每条事实只有一个家”的原则：术语归 02-the-contract.md，测量数据归 04-the-evidence.md，外部来源归 09-reading-list.md，技术领域归 domains/，研究论文归 research/，未决问题归各文件末尾的“仍在开放”部分，仓库文件路径归 10-repo-map.md。同一想法解释两次被视为缺陷——这个文档包正是为取代一份 1,300 行、把邻近系统重复解释了四次的旧文档而拆分出来的。

文档状态为技术导向而非规范，撰写日期为 2026-08-01。有关邻近系统的声明在该日期对照现有公开文档检查过，研究文件则逐项标注发表状态，因为其中多数为近期预印本。如果文档包与源代码发生冲突，以源代码为准，且差异值得上报。

Ablo 的引擎和公开 SDK 托管在 Abloatai/ablo，产品文档位于 docs.abloatai.com。许可证为 Apache 2.0，附带 LICENSE 与 NOTICE 文件。当前仓库星标、派生和关注数均为 0。