Restock
基于Managed Deep Agents框架构建的AI采购代理示例项目，集成Slack、Stripe和Zinc，支持自然语言采购请求、商品搜索和人工审批后支付，展示AI代理执行真实交易的参考范式
时间轴 (近 90 天)
Restock 是基于 Managed Deep Agents（MDA）构建的示例项目，是一个能在 Slack 中接收采购需求、用 Zinc 搜索真实商品、通过 Stripe Link 付款并完成下单的 AI 采购代理
Restock 采用「人在环中」（human-in-the-loop）设计，代理不会擅自下单，而是把采购详情交给用户在 Slack 中审核后才付款
在 Restock 流程中，付款通过 Stripe 的 Link 完成，Zinc 负责处理零售商侧的结账动作
开发者已将 Restock 示例项目开源，并随附博客说明其工作原理、代码与配置步骤
Restock 提供 rehearsal mode（排练模式），可以在不真正下单付款的情况下完整体验从接收需求到「准备付款」的全流程
rehearsal mode 的设计思路类似软件开发中的「沙盒环境」或「dry run」，执行全部业务逻辑但在触发真实扣款、下单前停止或替换为模拟响应
在高风险的支付节点保留明确人工审批、由 AI 负责准备的「AI 准备、人类批准」流程，比完全自主花钱的机器人更容易在企业财务与合规场景落地
Restock 目前定位是一个示例代理（sample agent），而非成熟的商业产品，真实部署还需考虑权限管理、预算控制、错误回滚及代理选错商品时的处理机制
全部知识事实 (8)
Restock 是基于 Managed Deep Agents（MDA）构建的示例项目，是一个能在 Slack 中接收采购需求、用 Zinc 搜索真实商品、通过 Stripe Link 付款并完成下单的 AI 采购代理
50%待验证Restock 采用「人在环中」（human-in-the-loop）设计，代理不会擅自下单，而是把采购详情交给用户在 Slack 中审核后才付款
50%待验证在 Restock 流程中，付款通过 Stripe 的 Link 完成，Zinc 负责处理零售商侧的结账动作
50%待验证开发者已将 Restock 示例项目开源，并随附博客说明其工作原理、代码与配置步骤
50%待验证Restock 提供 rehearsal mode（排练模式），可以在不真正下单付款的情况下完整体验从接收需求到「准备付款」的全流程
50%待验证rehearsal mode 的设计思路类似软件开发中的「沙盒环境」或「dry run」，执行全部业务逻辑但在触发真实扣款、下单前停止或替换为模拟响应
50%待验证在高风险的支付节点保留明确人工审批、由 AI 负责准备的「AI 准备、人类批准」流程，比完全自主花钱的机器人更容易在企业财务与合规场景落地
50%待验证Restock 目前定位是一个示例代理（sample agent），而非成熟的商业产品，真实部署还需考虑权限管理、预算控制、错误回滚及代理选错商品时的处理机制
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