SchemaGate 输出闸门

在 AI 输出变成真实操作前按业务规则做校验拦截

痛点

把 AI agent 接到真实系统时，团队最怕的是一次不合规输出直接变成扣款、发信或改数据。现有做法是事后看日志，缺少一个在动作生效前按 schema、可信数据和业务规则判断「放行/标记/重生成/拦截/转人工」的通用闸门，导致有人花了半年自己造却发现需求并不明确。

方案

提供一个轻量校验层：开发者声明输出 schema 与业务规则，agent 每次动作前调用一个 API，返回放行、标记、重生成、拦截或转人工的决策，并记录每次判断的依据。附一个规则可视化编辑器，让非工程同事也能改阈值。

用户

正在把 agent 接入生产系统的小团队、做 AI 自动化的独立开发者与集成商

MVP

JSON schema 校验；可组合的规则表达式；五种决策类型的统一 API；决策日志与回溯视图；常见 agent 框架的 SDK 封装

变现

按校验调用量计费，免费额度后订阅；企业版加私有部署与规则审计

为何现在

agent 从演示走向真实动作，输出校验成为刚需，但大平台只覆盖自家模型，独立开发者可以做成模型无关的薄层