@Talus_Labs 上的智能体行走在一条隐形路径上——一张只有 DAG 能解读的工具与转换的格子网络



这就是幕后地图

1) 请求 → 工作流

• 用户提交请求
• Talus 将该意图转化为 DAG 工作流
• 工作流定义每一步及其预期输出

→ 意图变为结构化的执行路径。

2) DAG 执行 → 工具运行

在 DAG 内,每个节点都是一个工具:
• 一个工具负责分支逻辑
• 一个处理初始输入
• 一个精炼并聚合结果

所有分支并行运行,并在终态 (T) 汇聚。

→ 一个为清晰与扩展而构建的模块化并行逻辑图。

3) 结果 → 上链终结

• 工具输出流回工作流
• Talus 发出可确定性的上链事件
• 最终结果返回给用户或下游智能体

→ 每一步操作都留下可验证的痕迹。

重要意义

原生 DAG 执行带来:
• 可预测的智能体行为
• 高性能并行计算
• 从意图 → 工具 → 输出的全程可审计性
• 可复用模块增强生态系统

→ 为智能体经济奠定基础,让逻辑、执行和价值持续复合
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