我构建了一个AI支持代理的控制平面，而不是又造一个聊天机器人——寻求架构反馈

我一直在开发RelayOps，一个面向生产的AI支持代理控制原型。核心理念是：AI支持代理不应仅仅因为模型说了就执行现实世界中的操作。该架构围绕以下几个不变原则构建：模型提议。经纪人决策。行动包装请求。工具边界仅执行允许的范围操作。高风险操作需要人工批准。审计追踪记录每一步状态。重放验证检查一致性。Hermes审查追踪，但保持只读/顾问角色。人类/操作员承担责任。我构建的内容包括：范围客户/认证数据存储，Bearer Token认证 + 速率限制，策略经纪人，行动包装，MCP风格的工具边界，重放验证，操作员指标，Hermes告警，脱敏工单导入/报告工作流，人工批准队列，审批控制台 + 审计导出，端到端场景运行器，试点就绪文档。公开演示仅使用合成/示例数据。没有真实客户数据。没有生产用户。没有真实供应商集成。没有退款/支付/出站操作。没有隐藏的生产凭据。我最希望获得反馈的部分是：这是否是AI支持代理的正确控制平面形态？尤其是以下几个方面：经纪人应该放在哪里？重放应该如何运用？高风险操作应如何批准？哪些审计证据对操作员最重要？在真正试点之前还缺少什么？我并非声称这是生产级SaaS。它是一个面向生产的原型和架构参考。欢迎对设计提出反馈。