项目简介
这款产品面向希望把企业或个人生活当作透明系统来管理的人，没有黑箱：系统由哪些资产和资源构成、它们如何流动、带来什么结果，都一目了然。可以是公司的流程，也可以是个人的流程：饮食、训练、活动。任务由人或 AI 智能体执行，智能体会向用户通报结果。应用依据一般系统论和系统动力学的方法，计算系统各主体之间以及它们对外部对象的影响。
技术栈
任务
打造一个能把目标转化为行动计划的系统。任务的设定者、执行者和审核者既可以是人，也可以是 AI 智能体，模型中的每一次变化都必须可见、可验证。
限制条件
模型必须透明：示意图上的每个指标都能解释，流动条件以公式表达，解析时不执行任意代码。场景包含个人和业务数据，因此经过加密，既可存储在应用服务器上，也可存储在用户那里：用户自己的服务器，甚至家用电脑。复杂的模型需要放进 Telegram 的手机屏幕。产品由神经网络开发：程序员几乎不手写代码，而是设计智能体用来编写应用的方法、技能、规则和脚本。
解决方案
系统通过资产、资源以及它们之间带条件的流动来描述。应用根据用户的目标计算系统各主体之间及其对外部对象的影响，生成按月预测，确定需要加强哪些流动，并提出可转化为任务的关键结果。任务的设定者、执行者和审核者可以是人，也可以是智能体。智能体拥有自己的记忆，并通过针对每项任务修改自身技能来学习。通话模块按声道分别录制每位参与者的声音，并在通话结束后转写录音。在内置的服务市场中，用户可以交换服务、把外部执行者纳入自己的流程，并自动完成他们之间的资源交换。
难点
各流动通过条件相互依赖，因此模型的每一步都要迭代计算，直到达到稳定状态。计算核心与界面分离，并通过数值测试进行验证。另一项挑战是管理由神经网络编写代码的开发过程：工程师制定方法、技能和规则，每次变更都由测试检验结果。
后续发展
计算核心与界面分离，智能体及其技能以数据形式定义。因此可以在不改动基础的情况下，增加新的条件类型、智能体角色以及个人和业务流程的场景。
成果
我们上线了一款 Telegram Mini App。用户在其中设定目标：需要积累多少资源、在多长时间内完成，以及愿意为此投入哪些精力、资产和资源。应用依据目标计算何时该做什么，展示按月预测，并为人和智能体生成任务。用户场景经过加密，可存储在应用服务器上，也可存储在用户自己那里。