这是 AIDC 自有知识库的数据化快照：有多少受管文件、多少业务术语、多少对象与关系被建模、多少动作合约可被执行，哪些生态系统已经接入，以及 10 个部门 AI 管理者的部署进度——一眼看清自己的数据资产与 Agent 落地到了哪一步。
底层逻辑只有一条：先把企业知识变成受管文件，再把文件提炼成对象、关系与动作。下面的口径来自 AIDC 自有仓库与 Ontology 注册表，对象/关系/动作的实例数为示范快照。
// 示范快照：对象/关系/动作的实例数取自 Ontology 示范数据集，用于演示「AIDC 用自己的方法运行自己」，不含任何客户名或商务实数。
Ontology 的元模型由十张表构成：接入层把外部系统与文件登记进来，语义层把它们提炼成对象与关系，动能层把状态变更固化成受审计的动作。每一格都是一张可查询的表。
// 元模型十表口径与 ontology.html 的 Schema Visualizer 完全一致。
Glossary 不是抽象词典，而是 Agent 能读懂的业务词汇：每一个对象、每一种关系、每一个动作都先注册定义，再投入使用。这是 AIDC 当前的核心注册表。
// 注册表权威定义见 docs · Ontology 参考；共享属性（status / owner / classification 等）全对象继承。
企业的资料散落在邮箱、云盘、OA、ERP、MES、数据库里。AIDC 用统一的连接器把它们登记为受管来源，再写回业务系统——打通 OA / ERP / MES 正是流程管理者（ADL-4）的能力底座。
AIDC 自身就由 10 个 C-suite Admin Agent 运行：每个 Agent 唯一对应一个部门、一位人类 owner、一片目录边界。它们维护知识、回答域内问题，并在治理基线下派生执行层数字员工。
// AIDC 自身：数据基座与 Agent 基座（ADL-2）、对象建模（ADL-3）已达成，正在固化 Link 与 Action（ADL-4 在建）；高风险动作 100% 人工复核。
企业里任何写入都必须走 Action Type，全程留痕：谁提交、谁审批、产生了什么副作用、什么时候发生。这是动作审计流的示范片段。
// 示范片段：RecallAgent 优先级最高，任何状态下人类 owner 可立即拉闸。
从一次部署评估开始：我们梳理你的真实流程，把散落的资料登记为受管来源，建模成对象、关系与动作——两周内，你就能看到属于自己的第一块数据面板。