Ember
生产级AI智能体框架，让组织部署的自主智能体既强大、可扩展，又天生安全。Ember基于GAME方法论构建，为智能体提供运行时基础：在既定边界内运行，同时保有解决复杂多步问题的灵活性。
Veilfire平台的组成部分——所有付费层级均包含。
为生产级AI智能体而建
Ember实现GAME方法论，为构建智能、自主的智能体提供完整基础。
GAME架构
基于目标（Goals）、动作（Actions）、记忆（Memories）、环境（Environment）方法论构建。定义带反思的加权目标，通过工具与LLM执行计划，维护支持语义检索的多层记忆，并以声明式方式强制环境约束。
有界自主
智能体在明确定义的边界内自主运行。每个智能体都在YAML中声明自己的约束：最大推理深度、工具允许清单、HTTP方法门控和提示注入防御。全部在框架层强制执行，而不是事后补上。
多层记忆系统
临时草稿区、滑动窗口会话记忆，以及用于语义检索的长期向量存储。共享记忆池支持私有、工作区、任务和全局作用域，做到租户隔离、策略校验、版本化且可检索。
多智能体协同
以主/从角色部署专用智能体集群。结构化交接协议支持能力发现、负载均衡和上下文传递。因果链路在交接、作业和记忆操作之间传播，形成完整的交互图。
原生工具调用与插件
丰富的元数据，可从类型提示自动生成JSON schema。内置HTTP客户端支持域名允许清单，支持MCP客户端，并提供可扩展的@tool装饰器。插件即插即用，自动发现，类型安全校验。
确定性故障处理
每条失败路径都是显式、有界且可恢复的。指数退避自动重试、用于取证分析的死信队列、HTTP传输回退到共享记忆，以及可配置的失败模式（fail-open/fail-closed）。没有静默失败，没有未定义行为。
自启动即具备治理感知
启用Lens后，每一次智能体操作都会实时对照生效策略进行评估。亚毫秒级开销意味着治理绝不会拖慢智能体。
亚毫秒开销
Lens SDK进程内评估为操作增加<1ms
失败模式配置
fail-open保障韧性，fail-closed保障高安全
防篡改审计
Merkle链记录每一次策略决策
智能体无法覆写
智能体不能绕过或修改策略裁决
持续可见性
Ember智能体持续向Lens和FireDeck上报状态，让运维人员实时掌握整个智能体集群的情况。
每30秒上报存活状态、风险分数和请求数
启动时以模型ID、集群身份和能力信息完成注册
每次心跳都会更新单体级和集群级风险分数
实时可视化智能体之间的交接模式
自动检测人格漂移、目标漂移和性能退化
为异常智能体提供隔离、终止和HITL升级路径
多协议API访问
通过HTTP暴露你的智能体，支持JSON-RPC 2.0、REST API和WebSocket。内置认证、限流和Webhook投递。
JSON-RPC 2.0
标准协议支持
REST API
RESTful端点
WebSocket
实时流式传输
Admin API
管理端点
灵活的模型支持
多提供商支持：OpenAI、Anthropic、OpenRouter，以及通过Veilfire Forge运行的本地/离线模型。
OpenAI
GPT-5.5, GPT-5.4, mini & nano
Anthropic
Claude Opus 4.x, Sonnet 4.x, Haiku 4.x
OpenRouter
通过统一API接入100+模型
本地与离线
通过Veilfire Forge自托管模型
生产就绪的部署
以容器、编排和microVM等灵活方式，把Ember智能体部署到任何地方。
单智能体
通过Docker Compose运行一个守护进程、一个智能体。上生产最简单的路径
多智能体集群
从单个YAML生成集群部署，包含主/从角色与共享基础设施
Firecracker虚拟机
在支持KVM的Linux主机上以轻量microVM部署，获得最强隔离
可扩展集群
单个智能体内存占用极小，一台普通主机可运行数十个
集群级安全保证
多智能体集群模式可部署专用智能体集群，通过基于角色的权限和遏制保证实现安全协同。
主智能体负责编排，工作智能体在边界内执行。角色在框架层强制执行。
每个智能体运行在各自的Docker容器中，具备CPU、内存、PID限制和日志轮转。
每个智能体只取自己的作业，不会跨智能体互相干扰。
私有、工作区、任务和全局作用域，配合租户隔离的访问控制。
失败作业被隔离以供取证分析，绝不静默丢弃。
队列深度限制和负载大小限制可防止资源耗尽。
全面的审计日志
结构化JSON日志涵盖12+种事件类型，自动脱敏敏感数据，支持请求关联和性能指标，实现完整可见性。
为每个团队而建
AI工程师
- 开箱即用的框架：YAML配置+Python API
- 插件系统：无需改动内核即可新增工具
- 多提供商：OpenAI、Anthropic、OpenRouter，以及通过Forge运行的本地模型
- 所有配置均有类型安全校验
平台团队
- 集群部署：从单个YAML生成Docker Compose
- 资源治理：按智能体设置CPU、内存、PID限制
- 可观测性：结构化JSON审计日志、心跳、风险分数
- 自愈：自动重启、自动重试、死信队列
安全与合规
- 有界自主：智能体无法越过已声明的边界
- 审计轨迹：每次操作都带会话/请求关联记录
- 策略执行：集成Lens实现实时治理
- 遏制：隔离、终止和HITL升级路径
为什么选择Ember？
| 能力 | 通用框架 | Ember |
|---|---|---|
| 安全模型 | 无（自行搭建） | 内置有界自主+Lens治理 |
| 多智能体协同 | 基础消息传递 | 带角色强制的结构化交接协议 |
| 记忆共享 | 没有或临时拼凑 | 租户隔离的共享池，支持作用域与版本化 |
| 资源限制 | 无 | 容器级CPU/内存/PID限制 |
| 故障处理 | 崩溃后听天由命 | 确定性：重试→死信→告警 |
| 审计日志 | 简单stdout输出 | 结构化JSON，12+种事件类型，PII脱敏 |
| 部署 | 手动 | 一条命令从YAML生成集群 |
| 治理 | 外挂式 | 原生Lens SDK，自启动即具备策略感知 |
原生Lens集成
Ember自启动即具备治理感知。启用Lens后，每一次工具调用、记忆访问和交接都会实时对照生效策略评估，开销低于1毫秒，并留下防篡改的审计日志。
原生FireDeck集成
Ember智能体使用FireDeck签发的凭证进行认证、注册和心跳上报。把智能体绑定到可验证身份，管理凭证生命周期，跟踪每个智能体的风险态势，并在整个智能体集群中编排工作负载。