平台架构：衍景 · 衍枢 · 衍流 + AI
衍数的分层结构——衍景承载界面、衍枢执行规则、衍流管理数据源头，AI 数字员工嵌入其中。
本文解决一个前置问题：衍数不是一个单一软件，而是分层组织、各司其职的系统平台。理解分层，就能明白为什么它既能灵活响应业务变化（界面可配置）、又能稳定执行规则（权限与审批统一）、还能保证账目口径一致（源头统一）——而不是仅凭口头承诺。
一句话：三层 + AI 贯穿
衍数按「三层 + AI 贯穿」组织——界面、规则、数据各有一层，AI 数字员工的能力嵌入其中。三层对应：衍景是日常使用的界面层，衍枢是承载规则的规则层，衍流是数据进入系统的第一道关口。
┌──────────────────────────────────────────────┐
│ 衍景 · 展现层 用户看到、操作的界面 │
│ 业务功能 / 报告 / 报表 / 驾驶舱 │
│ AI 任务执行的界面也在此层 │
├──────────────────────────────────────────────┤
│ 衍枢 · 规则层 企业设定的规则由平台执行 │
│ 谁能看·谁能改 / 审批 / 口径 / 审计 │
├──────────────────────────────────────────────┤
│ 衍流 · 数据源头层 数据进入系统的第一道关 │
│ 采集清洗 / 口径统一 / 源头录入 │
└──────────────────────────────────────────────┘
AI 数字员工 ──── 嵌入三层：按授权执行，过程可查看，
关键节点请求确认，操作留痕可回溯
衍景 · 展现层：日常使用的界面
衍景是用户日常接触的一层，承载两类内容：
① 业务界面：功能页面、报告、报表、驾驶舱——统一风格，按角色展示该看到的内容。
② AI 任务的执行界面：AI 数字员工的执行过程以可视方式呈现——当前任务、执行进度、是否异常、是否需要审批，均可查看。需要确认的关键操作会停下等待授权，而非静默执行。
定位：AI 不是隐藏于对话框后的黑箱，而是以可查看、可审批的方式嵌入界面流程。
- 想看界面如何由配置驱动 → 核心概念 · 衍景（JSON 驱动界面）
衍枢 · 规则层：企业设定的规则由平台执行
衍枢承载并执行企业设定的规则——谁能看、谁能改、何种改动需要审批、指标按什么口径计算、谁在何时改动过数据，都由这一层统一约束。不依赖人工盯守或口头约定。
- 发布变更需管理员确认；AI 执行关键操作需经过审批；改动数据的操作留痕可回溯。
- 平台公共能力由该层统一承担：鉴权、限流、路由、审计。
- 「什么是一个对的数」的定义也在此层：平台内置一套经营指标体系（口径字典）——销售额、毛利等词汇在全平台使用同一份权威定义，报表与 AI 均引用它。这是「账目口径一致」与「AI 按口径作答」的基础。
- 想看数据规则如何定义 → 核心概念 · 衍枢（动态数据模型）
衍流 · 数据源头层：数据进得对，口径才统一
衍流负责数据进入系统的第一道关。所有业务数据（订单、库存、成本）进入平台时，先经过采集、清洗以对齐统一口径；也在源头支持智能录入（AI 表单代填、辅助录单，由人确认后入账）。
- 账目口径一致从源头建立：口径同源，而不是各张表各自计算；录入不依赖人工重复，异常录入在源头即被拦截。
- 平台可运行于主流数据库（MySQL / PostgreSQL / 达梦 DM8 等作为主库，ClickHouse 等作为分析侧只读来源），国产化适配开箱可用。
- 想看数据如何采洗转流 → 核心概念 · 衍流（数据管道与五库适配）
AI 数字员工：平台内的一项能力
AI 能力以「数字员工」形态嵌入平台：它不是孤立对话框，而是一套可调用、可约束的自动执行能力。AI 数字员工按授权范围执行任务，越权请求被拒绝；关键操作需企业授权人确认；执行过程与结果可回溯。
| 层 | AI 的能力定位 |
|---|---|
| 衍景 | 对话入口与执行界面——当前任务、进度、是否需要审批，均可查看 |
| 衍枢 | 按授权执行任务、越权被拒、全程留痕；解读数据时按指标口径计算、引用来源 |
| 衍流 | 源头智能录入（表单代填）、辅助录单、数据清洗 |
在执行能力之外，平台通过指标体系约束其数据解读的口径——AI 作答时按企业定义的口径、基于企业的数据计算，而不是套用公开信息推测企业业务。
想看 AI 数字员工的工作机制 → 核心概念 · AI 数字员工；想直接观察一个实例，可点击本页右下角「在线咨询」。