一个本地环境，您的智能体。
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执行与证据
Worker
工具在您的数据旁运行。
案件（Case）
查看条件与结果。
回执
看到记录下来的结果。
工作台示意。控制台管理智能体、能力包和权限。
从对话到受治理的工作
把模型输出变成受控的工作
模型可以建议下一步。生产系统仍然需要知道：有什么证据支持它、适用哪条策略、这个动作是否被允许、实际发生了什么。
执行前
Rulith 按智能体安装的能力包和章程评估事实。缺少的证据保持为可见的缺口，而不是被猜测填平。
执行后
Worker 返回结构化结果。Rulith 记录运行了什么、产生了哪些证据、任务是否满足验收标准。
工作方式
从提议到回执的五步
- 提交一项真实任务您的智能体通过 MCP 提出事实、目标或下一个被允许的动作。
- 核对证据模型的断言与来源证实的数据分开记录。弱输入不会悄悄变成强结论。
- 应用规则与章程安装的能力包决定能推出什么；章程独立约束什么可以继续。
- 把关并执行动作Worker 用受限凭据执行批准的外部调用，返回结构化结果。
- 查看回执案件把结论、证据链、动作、结果和验收结论放在一起。
智能体配置
安装能力包，让智能体保持通用。
一个能力包是一个可审阅的单元，分四部分。兼容的能力包可以装在同一个智能体上协同工作。
词汇
能力包理解的领域事实及其形状。
规则
推出结论、缺口和当前边界的判据。
动作
受治理的状态转换和对外部工作的类型化请求。
来源
有名字的证据出处和执行边界。
章程独立约束智能体。连接（Connection）把智能体接到它的 Worker 和外部系统。
从具体的事开始
从一份本地文档到一份经过检查的草稿
文档助手是能力包的一个例子：智能体读取被允许的材料，提出规则，运行本地检查，交出草稿供审阅。
需要 Node.js 20 以上；文档助手还需要 Java 25。使用远程模型时，您授权的文本会发送给该服务商。