AI OS如何工作

五个外部数据源输入一个数据丰富管道。处理后的流经过LLM路由器和向量RAG存储，然后到达三个消费者：公共门户、管理仪表板和MCP服务器。

每个任务首先按类型分类，然后分派到在单位成本和延迟下最大化质量的后端。快速草稿发送到Groq；结构化提取和推理发送到OpenAI；批量任务发送到Runpod；嵌入和免费层工作发送到Ollama。

任务 → 后端分派表

成本优化公式

cost(task, backend)    = price_per_token × estimated_tokens(task)
latency(task, backend) = base_latency + tokens / throughput
quality(task, backend) = exam_score(backend, task_type)

route(task) = argmax( quality / (cost × √latency) )

每次丰富度定时任务都会根据其预期间隔和硬性SLA进行基准测试。随着经过时间的增长，健康状态通过三个区域下降——正常 → 降级 → 严重。

health(cron) =
  1   if last_run_age < 1.5 × expected_interval   → OK
  0.5 if last_run_age < SLA                        → degraded
  0   otherwise                                     → critical

代理性能在五个维度上衡量，并汇总为一个单一效能评分 E 通过复杂度加权平均值。较重的任务对最终分数的贡献比例更大。

E = Σ(wᵢ × scoreᵢ) / Σ(wᵢ)

where:
  wᵢ      = complexity weight of task i
  scoreᵢ  = outcome score (0 – 100)

Axes (5 dimensions):
  Speed    — task latency vs budget
  Cost     — tokens × price per token
  Quality  — exam score on task type
  Safety   — guardrail pass rate
  Learning — hint reuse in context pack

每个查询被嵌入为768维向量，通过余弦相似度与LanceDB块匹配，按时间衰减重新排序，并打包到模型的上下文窗口中。

query → embed(query) → cosine_similarity(query_vec, chunk_vecs)
      → top-K chunks → rerank by recency
      → context_pack → inject into prompt

GOGA根据实时信号对当前市场状态进行分类，并选择合适的执行策略。每一行将检测到的条件映射到其指标集和采取的行动。