工程实践
Demo 展示的是系统在顺利时的样子。这一页展示背后的决策是怎么做的——以及它们主动承认自己覆盖不到什么。
决策是写下来的
25 个仓库、337 篇架构决策记录，每篇中英双语，写清背景、决策、后果，以及接受了哪些取舍。每个产品都有。当你问某个系统为什么是这样，答案是有日期、有原文的，不是事后回忆拼出来的。
其中多数在私有产品仓库里。下面三段是原文照录，不是链接。
一个答案，只在一处计算
worker 会生成一个建议，请求路径可能重算出一个略有出入的，前端还能从原始字段推出第三个。真发生了，这个产品就变得难以调试、也容易失去信任。
ADR-012《决策缓存边界》— Invest AI，2026-05-20
由此定下的规则：决策计算只发生在 worker。API 可以暴露缓存里的决策、可以报告它已过期，但不得在请求路径上创建、修改或修补它。一个随你打开哪个页面而变化的投资建议，不是显示 bug。
会说出自己边界的防护
Agent 防火墙的上限就是它的拦截点。如果 agent 不经过策略层就能碰到 shell、文件系统或网络，那这道防火墙只是装饰。
ADR-001《拦截点》— Agent Firewall，2026-07-05
三种架构对着真实约束比过，选定一种，并把缺口写进文档而不是留给客户去撞：v1 防的是被骗的 agent，不是恶意的本地用户。这句话写在 README 里，不只在 ADR 里。
说清楚一个绿灯不代表什么
它无法判断这个指标是否合适、数据集是否有代表性、样本量是否足以让差异成立。
Eval Registry — 关于它自己的回归门禁
一道能拦下发布的评测门禁，可信度不会超过它背后的指标。把这一点直接写在功能旁边，是「一个基准」和「一个会在采购评审上被反过来引用的数字」之间的区别。
可以完整读到的部分
产品仓库是私有的，但真正用于评估我们的那部分工程面是公开的：
- xingai-eval-registry — 评测登记与回归门禁，包含上面引用的那段边界声明
- xingai-enterprise-ai-pocs — 企业级 PoC——MCP 网关、护栏监控、理赔流程重设计
- xingai-enterprise-ai-design — 18 篇文章，覆盖 agent 治理、MCP 上生产、loop engineering