底层公理
Unverified Data ≠ Signal
未经验证的数据不叫Signal。这是 Fly 的核心哲学。
Signal 定义
Signal = Verified State Transition（已验证状态跃迁）
Signal ≠ Event
Signal ≠ Log
Signal ≠ Chat
Signal ≠ Agent Output
只有"状态跃迁"经过验证后才能成为Signal。
Signal ≠ Log
Signal ≠ Chat
Signal ≠ Agent Output
只有"状态跃迁"经过验证后才能成为Signal。
✗ 不是 Signal
conversation signal
intent signal
engagement signal
AI signal
它们不可验证。
✓ Verified Signals
verified_visit
verified_chat
verified_conversion
verified_share
这才符合 V4 的 4-signal freeze。
Fly Trusted Signal Flow
1. Capture 采集原始行为
2. Normalize 标准化上下文
3. Verify 验证行为真实性
4. Commit Signal 生成可信Signal
5. Attribution 建立归因关系
6. Optimize 反馈优化策略
2. Normalize 标准化上下文
3. Verify 验证行为真实性
4. Commit Signal 生成可信Signal
5. Attribution 建立归因关系
6. Optimize 反馈优化策略
1
Capture · 采集原始行为
捕获Raw Event。此时数据未经任何校验，不叫Signal。
2
Normalize · 标准化上下文
Context Normalization。统一格式，剥离噪声，保留可验证结构。
3
Verify · 验证行为真实性
Verification Engine。行为真实性校验：排除Bot、AI幻觉、无效数据。
Verification 前 Signal 还不存在。
4
Commit Signal · 生成可信Signal
Trusted Signal Commit + Action ID。SHA-256哈希链签名，不可篡改。
Signal 在此刻才诞生。
5
Attribution · 建立归因关系
Attribution Engine。基于Trusted Signal建立归因：哪个渠道、哪个Agent、哪个推荐产生了真实转化。
6
Optimize · 反馈优化策略
Optimization Engine → Business Twin Feedback。归因结果反馈驱动策略迭代，优化基于Verified数据。
Verification Gate
Agent Runtime
→
Claim
→
Verification
→
Signal Commit
AI 可以幻觉。Agent Output ≠ Trusted Signal。必须经过 Verification Gate，否则整个 Fly 的可信性会崩。
Signal Lifecycle · 信号生命周期
Raw Event
→
Pending Signal
→
Verified Signal
→
Attributed Signal
→
Archived Signal
Signal 没有生命周期 → 整个系统不可审计。
Flow 定义
Task Pipeline（工作流）
→
State Evolution Flow（状态演进流）
Fly 的 Flow 不是 Workflow，不是 Zapier。Flow 是状态的演进，不是任务的传递。
3,847/日
验证请求
96.8%
通过率
12ms
平均延迟
23件/日
异常拦截
Action ID · 技术实现
每个 Trusted Signal Commit 时自动生成唯一 Action ID，贯穿归因全链路
哈希链签名
SHA-256 哈希链串联所有 Signal Commit，确保不可篡改、可审计