      Perspective-Governed Agentic System
    

别让 AI 放大
组织的混乱。

企业里最贵的成本，是“做错误的事情”。
PGA 不是帮你把错误代码写得更快的工具，而是强迫业务、研发、合规多方达成共识的治理引擎。我们用机器替代了扯皮，用 6 大资产链把隐性的需求转化为了硬性的代码约束。

Why We Force Governance

为什么我们要设置 6 道门槛？

传统的 AI 编程工具拿到一句话就开始写代码，结果就是：业务觉得难用，CTO觉得系统腐化，合规觉得风险失控。
PGA 强制输出完整的 6 级企业资产链，逼迫各方在写代码前把问题想透：
“不可追溯到业务痛点的代码，一行都不允许被合并。”

Architecture Vision

企业级架构愿景。确立系统演进的北极星指标与最终边界，所有后续决策的源点。

Stakeholder Map

利益相关者图谱。显式化 CFO / CTO / 合规 / 业务方的价值函数，打破被平均化的妥协，让冲突成为治理资产。

RTM · 需求追溯矩阵

每一行代码对应的业务诉求都被记录在案。从原始用户故事到生产代码的完整溯源链。

Solution Options

多方案博弈。Agent 扮演正反方进行结构化辩论，输出带权重评分的决策建议，而非单一"最优解"。

Change Plan

变更规划与风险评估。在系统落地前完成沙盘推演、回滚预案与人工审批节点的精确设计。

Code Change Plan

代码落地网络。将上述所有治理逻辑收敛为真实可运行的系统级代码指令，完成从战略到代码的全链路闭环。

The Intelligence Framework

PGA 引擎为什么能做战略决策？因为它没有“自由意志”，它的每一条分析逻辑都被死死框定在人类最成熟的商业与工程方法论中。

Beneficiary / 受益者

CIO / 企业架构师

Methodology: TOGAF
IT 投资不再是黑洞。通过企业架构框架，系统强制确保每一次 AI 参与的系统级改动，都与企业的总体 IT 战略绝对对齐，不产生技术孤岛。

Beneficiary / 受益者

业务一号位 / CEO

Methodology: McKinsey 3C
不为伪需求买单。将顶尖战略框架编码为机器指令，确保所有的商业诊断具备绝对的互斥与穷尽。

最终用户
End User

Stanford Design Thinking

Beneficiary / 受益者

合规官 / CFO

Methodology: Traceability Matrix
监管与审计不再是事后补救。构建需求追溯网，硬性约束 Agent 蜂群：每一行被系统合并的机器代码，都必须能清晰回溯到最初的业务提案。

Beneficiary / 受益者

业务分析师 / BA

Methodology: BABOK
告别需求扯皮。在执行前提前暴露并化解各方冲突，将模糊的口头诉求转化为严谨的模型。

Beneficiary / 受益者

CTO / 研发架构核心团队

Methodology: Domain-Driven Design (DDD)
彻底告别被 AI 盲目生成的代码淹没成“屎山”。指导 Agent 在写代码时，严格遵守有界上下文（Bounded Context）与充血模型，确保企业底层系统架构永远清澈，绝不随业务扩张而腐化。

THE SELF-IMPROVING LOOP

每一次落地后的真实反馈，都会回流成下一轮治理的输入。系统不是执行完就结束——它在每一圈循环里沉淀决策、修正偏差，让下一次比上一次更准。