前两级靠工具就能到。第三级要把业务规则一条条写下来，第四级才谈得上让 AI 动手。
企业最值钱的知识，从来不在数据库里。
OUTCOMES·OPEN CAIO DRIVES EVOLUTION·ONTOLOGY DEFINES REALITY·DATAOS CONNECTS INTELLIGENCE·AGENTOS ORCHESTRATES ACTION·AGENT WORKFORCE DELIVERS OUTCOMES·
KNOWLEDGE GRAPH · INTERACTIVE
一家企业，写成一张图
四份本体叠在同一张图里：汉兴方法论本体 155 个概念，加上制造与私有化部署、内容与营销、招聘与人才三个行业切片。同一个客户，在制造侧是订货方，在营销侧是会员，在人才生态里是需求方——三个身份指向同一个对象，这件事只有写进本体，AI 才认得出来。
正在载入交互式三维图谱
FROM FACT TO ACTION
从读懂到动手
本体回答的是「AI 知道什么」；真正的难题是它怎么把一件事做完，而且做错了有人负责。
事实可用
把散在 ERP、CRM、表格和同事脑子里的事实接进来，按本体对齐口径——三个系统里的「客户 A」确认是同一个人，AI 才不会算错账。
DataOS · 数据与语义
决策成形
编排 Agent、工具与 Skills：这件事谁来做、按什么规则做、做到哪一步必须停下来问人，都要写清楚并留下证据。
AgentOS · 编排与治理
结果发生
Agent 进入具体岗位，交出能被验收的东西——一份带依据的研究报告、一批已经跟进的线索、一轮初筛结论。
Agent Workforce · 岗位与交付
AI-NATIVE OPERATING MODEL
AI 原生组织的三层基座
DataOS 连接事实，AgentOS 组织决策与协作，Agent Workforce 进入岗位交付结果。证据、权限与人在回路贯穿三层，不是额外的第四层。
正在载入三层架构模型
SIX CAPABILITIES
企业 AGI 六层能力模型
把「企业级智能」拆成六项能验收的能力：每一项都能单独立项，也能单独判定做到了没有。
理解企业现实
通过本体定义客户、员工、设备、订单、规则与事件，让 AI 读懂企业如何运转。
拥有组织记忆
持续积累知识、决策依据、历史行动与反馈，形成企业专属的长期记忆。
能够推理决策
比较方案、解释依据、呈现风险，让每一个建议都可溯源、可质询。
调用工具行动
在权限范围内操作业务系统、工作流与数字员工，从建议走向执行。
从结果中进化
把执行反馈沉淀为规则、评测集与 Skills，让系统越用越准。
全程可信治理
身份、权限、证据、审批、审计与责任边界全程可追踪。
六层是一份能力清单，用来判断建到了哪一步，不是对 AGI 的宣称。
NEXT STEP
让每一次行动，都提升下一次行动
18 题自测约 5–8 分钟，先看清自己停在六层里的哪一层。