delivery-harness
一个教学型AI护栏参考实现，专注于配送赔付场景，核心设计原则是赔付金额由确定性规则引擎决定，AI模型仅提供建议，展示如何在AI应用中安全地分离确定性逻辑与模型推理
时间轴 (近 90 天)
delivery-harness 项目中赔付金额由规则引擎决定，而不由模型决定
delivery-harness 定位为教学型 MVP，不是可用于生产环境的配送或赔付系统
delivery-harness 的业务工具返回合成数据，状态大多保存在内存中，没有身份认证、授权、租户隔离和速率限制
delivery-harness 围绕两个同步工作流展开：异常订单分析与赔付建议，并有四个本地注册的工具覆盖订单、ETA、站点运力和赔付规则
对于 DAMAGED 类投诉，调用方需传入 damage_level（FULL 或 PARTIAL），缺乏证据时策略返回零赔付并要求人工复核
配置项 harness.compensation.approval-threshold 默认值为 10.0，达到或超过该金额的赔付需要人工审批者介入
当已完成的工作流中某个可选依赖不可用时，运行会被标记为 DEGRADED，确定性结果依然可用，受影响的步骤被记录为失败
默认的 HARNESS_LLM_ENDPOINT 指向 localhost 的 11434 端口，示例模型是 qwen2.5:7b，Compose 中端口仅绑定到 127.0.0.1
delivery-harness 将被摄入的知识文档标记为一个「提示注入信任边界」
needs_human_review 和 approval_required 字段由护栏结果、解析是否成功、模型置信度以及与基线的一致性共同推导得出，仅做上报而非授权
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全部知识事实 (14)
delivery-harness 项目中赔付金额由规则引擎决定，而不由模型决定
50%待验证delivery-harness 定位为教学型 MVP，不是可用于生产环境的配送或赔付系统
50%待验证delivery-harness 的业务工具返回合成数据，状态大多保存在内存中，没有身份认证、授权、租户隔离和速率限制
50%待验证delivery-harness 围绕两个同步工作流展开：异常订单分析与赔付建议，并有四个本地注册的工具覆盖订单、ETA、站点运力和赔付规则
50%待验证对于 DAMAGED 类投诉，调用方需传入 damage_level（FULL 或 PARTIAL），缺乏证据时策略返回零赔付并要求人工复核
50%待验证配置项 harness.compensation.approval-threshold 默认值为 10.0，达到或超过该金额的赔付需要人工审批者介入
50%待验证当已完成的工作流中某个可选依赖不可用时，运行会被标记为 DEGRADED，确定性结果依然可用，受影响的步骤被记录为失败
50%待验证默认的 HARNESS_LLM_ENDPOINT 指向 localhost 的 11434 端口，示例模型是 qwen2.5:7b，Compose 中端口仅绑定到 127.0.0.1
50%待验证delivery-harness 将被摄入的知识文档标记为一个「提示注入信任边界」
50%待验证needs_human_review 和 approval_required 字段由护栏结果、解析是否成功、模型置信度以及与基线的一致性共同推导得出，仅做上报而非授权
50%待验证delivery-harness 的测试套件包含 112 个测试，两个工作流都能针对桩模型传输层端到端运行，无需 Ollama 或 Docker 守护进程
50%待验证评估运行在内存中进行，当某个用例声明没有预期时打分器报告「未测量」而非给出满分，六个合成用例无法确立准确性
50%待验证delivery-harness 明确不声称实现的能力包括：自主智能体规划、生产级工具集成、持久化存储、向量嵌入与 Milvus RAG、身份认证、速率限制、分布式追踪和自动赔付执行
50%待验证delivery-harness 的规则、文档、案例、评估、反馈、指标和追踪在重启后都会丢失，检索对 CJK 文本只按空格和标点切分而非真正分词
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