认知引擎可替换
每项任务使用最合适的本地或远程模型，而不把专业系统锁定在单一供应商上。
LowToHi · 智能操作层
让每个模型都能发挥超出体量的能力。
LowToHi 将本地模型与低成本 API 转化为受治理的专业智能：为每项任务精确组合知识、工具、策略与证据，并且只在确有必要时升级到更强能力。
- 本地优先
- 模型无关
- 证据可追溯
- 人类保留权限
从可用能力到获准智能。
本地优先LowToHi 为任务激活最小充分组合，而不是默认使用最昂贵的模型。
能力空间
LOWCAPABILITYHIGHTRUST
模型缺失的系统层
模型本身不是专业系统。
真实工作还需要最新知识、组织上下文、权限、预算、工具、恢复与证据。LowToHi 将这些分散组件组合成统一的运行层。
专业能力持续积累
知识、图关系、Skills、策略与验证结果围绕明确专业领域不断增强。
权限始终有边界
模型可以推理和提出建议；确定性契约决定什么可见、可尝试、可批准、可生效。
一个系统，三个平面
知识可以广，执行上下文必须准，权限边界必须清晰。
LowToHi 分离组织所知、单次执行所需与该执行获准进行的操作。
持续积累的组织智能
文档、记录、图关系、记忆、Skills 与结果在来源和生命周期控制下长期可用。
最小充分工作集
每次执行只获得当前任务所需的相关、新鲜且获准证据。
身份、目的与外部效果
权限、预算、审批与类型化操作始终独立于概率模型输出。
先有证据，再有主张
同一个模型，不同的操作系统，结果可以显著不同。
冻结评估在相同底层模型上比较 RAW 与 LowToHi。结果支持特定任务中的运行时效果，不代表普遍优越。
Agentic holdout v1冻结 holdout · 相同供应商模型
RAW1 / 30
LOWTOHI29 / 30
LowToHi 配对胜出 28 次 · p = 7.45e-09
Agentic holdout v2独立任务集 · 无重试
RAW0 / 20
LOWTOHI10 / 20
LowToHi 胜出 10 次 · RAW 0 次 · p = 0.001953
N20 agentic programming冻结 v6 实验
RAW3 / 20
LOWTOHI19 / 20
LowToHi 配对胜出 16 次 · p < 0.001
不靠蛮力的智能
只有在真正需要前沿能力时，才支付前沿模型成本。
LowToHi 让本地和可负担模型承担默认工作，并在策略、隐私与预算约束下选择性升级。
私密且成本可预期
高频、敏感和成本敏感工作保留在用户控制的基础设施中。
只升级困难片段
只把确有必要的任务片段发送给远程能力，而不是导出完整工作流。
供应商不是产品本身
更换认知引擎时，专业知识、上下文与权限体系仍然保留。
面向真实专业领域
一个运行层，支撑多种高价值专业系统。
Agentic 软件开发
理解代码库的执行、受限工具、测试证据与明确的变更准入。
证据驱动研究
来源层级、主张图谱、新鲜度规则与可重建研究包。
运营智能
把 ERP 记录、组织策略、审批与受控外部操作组合为工作流。
受监管决策支持
为高责任领域提供可追溯上下文、人类权限与可审计推理。
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下载 LowToHi
提供 Linux x86_64 软件包，含精确版本、大小与 SHA-256。这是公开预览版：运行前请先校验。
v0.1.0-preview.1 · x86_64 · 预览版发布 · 安装前请校验 checksum