MOM 元级人工智能系统 — 面向 AI 自主开发的下一代工具工程平台，融合群体智能调度与企业级隐私治理
Zilli v3.0 是一个自我进化的工程平台，专门用于 AI 自主设计、开发、测试、优化和部署 MOM（Model of Models）元级人工智能系统。核心理念融合了群体智能调度（MOM 技术） 与双模型协同工程（Zilli 原架构），最终为数据敏感型企业提供高性能、低成本、数据可控的 本地化 MOM 私有部署方案。
在 Zilli v3.0 中，MOM 不仅是系统的最终产物，其关键技术（任务 DAG 分解、元评估模型、多目标优化等） 也被反向应用于 Zilli 自身的开发流水线，实现"用 MOM 思想打造 MOM 系统"的闭环。
Zilli 由 Ethercoin 维护， 构建在 Ethercoin 去中心化算力网络之上（12,847+ 节点 / 356 PFLOPS）， 通过 ZK+TEE+PoRW 三维验证确保训练和推理的可信性。
Zilli v3.0 采用双层架构：顶层元调度层（MOM 内核）执行群体智能协调；下层开发流水线层（Zilli 引擎）执行工具的自动化生产。
一个模型之上的操作系统：将复杂任务分解为可并行的子任务 DAG，依据模型能力画像动态选择最优模型组合，通过元评估模型前瞻性预判性能，最终在多目标（质量、成本、延迟、隐私、吞吐）间取得 Pareto 最优。
双模型协同（SOTA Planner + 高性价比 Executor）完成 Plan → Generate → Verify → Reflect → Evolve 闭环。Planner 负责深度规划与反思（调用频率 <5%），Executor 承担 95% 的生成工作，通过蒸馏 + RL 持续进化。
将高层需求分解为子任务 DAG，指定输入/输出 Schema、验收标准、允许的工具与库。生成任务编排文件，标记需要 Planner 介入的关键节点。
Executor 并行执行叶子任务；Planner 修正模式在 Executor 置信度低于阈值时介入，进行单次 Critic-Edit。生成代码、配置、测试用例与文档。
静态检查 → 沙箱测试 → 行为一致性校验 → Planner 审查（高风险任务）。失败自动重试（最多 3 次），每次注入错误信息。
分析完整执行轨迹，生成根因分类报告（规划错误/生成质量/环境问题/需求偏差），提取成功模式存入轨迹记忆库。
即时策略更新 + 训练数据积累 + 周期性蒸馏与 RL 训练。三条并行路径确保系统持续进化。
MOM 内核是 Zilli v3.0 的智慧中枢，负责在运行时实现多模型群体智能的最优调度。
将复杂请求递归分解为 DAG 子任务，分析依赖关系与并行度，自动识别纯计算型与 I/O 密集型节点。
维护每个模型的多维能力雷达图（推理、代码、数学、创意、指令遵循、安全性等），采用 ELO 评分和动态衰减更新。
前瞻性预判每个模型在特定子任务上的表现，通过贝叶斯优化 + Thompson Sampling 实现探索与利用的平衡。
在质量、成本、延迟、隐私、吞吐五个维度上求解 Pareto 最优绑定决策。支持权重偏好配置与约束求解。
月度预算 + 小时配额 + 紧急模式三级管控。SOTA 模型调用占比控制在 <5%，成本占比 <10%。
Zilli 的隐私模块为敏感的企业工作负载提供端到端数据治理，五级数据分类驱动整个 Agent 生命周期中的自动化策略执行。
PUBLIC / INTERNAL / CONFIDENTIAL / RESTRICTED / REGULATED。自动检测 PII/PHI，包含个人标识符的数据自动提升至 CONFIDENTIAL 级别以上。
根据数据分类和租户策略做出本地/云端/拒绝决策。RESTRICTED 和 REGULATED 数据强制本地执行。
基于审计追踪（JSONL 格式）自动生成 GDPR、HIPAA、SOC2 合规报告，无需额外存储基础设施。
Executor 模型通过 SFT + RL（CISPO/GRPO）+ 蒸馏持续进化，实现"高性价比 AI 写 AI"。
自动收集成功轨迹作为正样本；失败任务经 Planner 反思生成修正轨迹；人工反馈提升样本权重。
黄金轨迹（reward > 0.8）直接入库；低奖励轨迹由 Planner 修正后存入失败反思池。混合采样训练。
完全禁止 Planner 调用，验证 Executor 独立完成能力。通过标准：核心任务成功率 ≥85%，成本 < SOTA 的 5%。
Python 3.11+, Rust (zilli-rs 内核)
Temporal / Prefect
CISPO, GRPO, OpenRLHF
Milvus / Qdrant + Neo4j / FalkorDB
K8s + Firecracker microVM
