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案例：任务执行、审批与可回放

状态：本文为章节占位稿。详细正文后续逐篇补充。

1. 这篇文章解决什么问题​

待补充。

建议说明：

  • 读者在这个主题上通常有什么误区；
  • 这个主题在 AI Agent 工程体系中处于哪一层；
  • 它为什么对 Semovix / Xino / AI Workbench 重要。

2. 核心结论​

待补充。

建议用 3 到 5 条明确结论表达，不要写成泛泛口号。

3. 核心概念​

待补充。

建议包括：

  • 关键术语定义；
  • 与相邻概念的区别；
  • 在 Agent 系统中的位置；
  • 常见误解。

4. 为什么传统方式不够​

待补充。

建议从传统开发方式、普通聊天机器人、简单 RAG 或单点工具调用的局限切入。

5. Agent 工程化视角​

待补充。

建议说明这个主题如何映射到：

  • Context；
  • Tool；
  • Skill；
  • Workflow；
  • Runtime；
  • Evaluation；
  • Governance；
  • Human-in-the-loop。

6. Semovix 中如何落地​

待补充。

建议明确对应模块：

  • Xino；
  • AI Workbench；
  • Skill Registry；
  • Task Engine；
  • Semantic Layer；
  • Knowledge Network；
  • Trace / Replay / Audit。

7. 一个具体案例​

待补充。

建议使用找数问数、语义治理、Skill 管理、任务执行或 AI Workbench 中的真实业务链路。

8. 架构图 / 流程图​

待补充。

建议同时保存：

  • Mermaid 源码；
  • 图片生成 Prompt；
  • 导出的 PNG / SVG；
  • 图的版本号。

9. 常见误区​

待补充。

建议列 3 到 5 个误区。

10. 本篇总结​

待补充。

11. 下一篇预告​

待补充。

12. 参考资料​

待补充。

建议将关键来源同步维护到根目录 REFERENCES.md。