TokenPilot / 马骋 · v1 · SQL-to-HTML 白皮书

Agent-First Data Protocol 白皮书

企业 Agent 不是会聊天的工作台，而是以 SQL 管事实、Bash/CLI 管动作、协议化交付物管结果、权限 token 管边界的底层系统。

source: 基于 2026-06-09 至 2026-06-10 关于 CTX、SQL Presentation Hub、DataWeave Agent 消费、PCB/对账客户案例的讨论与会议逐字稿整理；页面源写入 presentation_hub.pages。

Agent-First Data Protocol · SQL-to-HTML v1

企业 Agent 的底层不是 UI，而是数据与执行协议

这套路线把企业资产、业务事实、工具动作和交付物统一转成 Agent 可消费的协议：SQL 是事实与计算平面，Bash/CLI 是行动平面，权限 token 是边界平面，HTML/报告/看板是渲染平面。

CTX 已登记资产

18,982

Agent 原生入口

SQL + CLI

交付物源头

PostgreSQL

系统原则

UI Last

核心判断：存量软件是 Human-First，我的系统是 Agent-First

这不是交互偏好，而是系统第一性原理的变化。

传统企业软件的默认假设

一等公民是人：先设计菜单、按钮、页面、流程和工作台。
Agent 只能作为附属入口，被迫适配既有人用系统。
API、数据导出、自动化脚本通常是补丁，不是底座。
系统好不好，往往由 UI 评审、功能清单和协同入口决定。

Agent-First 系统的默认假设

一等公民是 Agent：先让 Codex、Claude、Reasonix 能读、能查、能跑、能交付。
人从日常操作者退为授权者、验收者和最终决策者。
上游协议由下游 Agent 的消费效率反向定义。
系统好不好，由通用 Agent 能否少解释、少上下文、少泄露地完成任务决定。

改造前

先做 UI，再补接口。

先服务人的操作体验，再考虑 Agent 能否消费。

每个客户交付物独立制作，难复用、难版本化。

Agent 经常需要人反复告诉它路径、连接、规则和上下文。

改造后

先做协议，再按需渲染 UI。

先服务 Agent 的确定性消费，再给人看结果。

交付物是数据库中的版本化资产，可复算、可审计、可再渲染。

Agent 通过 CTX/DW/sph 直接找到资产、拿到数据、调用工具、生成结果。

四条底层原则

把“执念”升级成方法论。

1. Agent First, Human Verified

系统首先要让 Agent 稳定干活，而不是让人先在 UI 里操作得舒服。
人的关键角色是授权、验收和决策，而不是搬运、查找、复制和重复操作。
对人的页面是结果层，不是底层。

2. Protocol First, UI Last

先定义 Agent 能消费的协议，再考虑页面如何呈现。
CTX 协议解决资产发现，DW 协议解决受控取数，sph 协议解决交付物渲染。
UI 是 renderer；协议和数据表才是 source of truth。

3. SQL for Facts, Bash/CLI for Actions

SQL 是事实、关系、指标、规则和证据的母语。
Bash/CLI 是文件、进程、系统工具、脚本编排和交付动作的母语。
单个 CLI 是动作，Bash 是动作之间的组合语言。

4. Result First, Interaction Second

交付是否成立，看结果能否被生成、复现、审计和下钻。
交互体验重要，但不应先于数据协议和执行协议。
越靠近底层，越应该减少为迎合人的视觉和交互而做的冗余设计。

改造前

把 Agent 当成聊天入口或协同插件。

让 Agent 在散乱的人用系统之间猜路径、猜字段、猜规则。

用 UI 复杂度包装企业级。

改造后

把 Agent 当成企业软件的新消费者。

让 Agent 面对统一的数据平面、命令平面和交付协议。

用确定性、审计性、可复现性定义企业级。

已落实的项目：从理念到可运行底座

这些不是概念原型，而是已经在服务器上跑起来、被 Agent 真实消费的项目。

1. CTX Asset ODS：全服务器资产 SQL 化

资产发现 / Agent 上下文

上游：文件、目录、技能、CLI、数据连接、会话日志、企微消息、交付产物
下游：Codex/Claude 通过 ctx search/stats 发现上下文，不再反复猜路径

释放人力

减少大量人工解释

报价

底座能力

标签

资产协议

人工模式

人反复告诉 Agent 到哪里找文件、哪个技能该用、哪个 CLI 可用。
Agent 每次从零搜索文件系统，召回慢且容易漏。
历史会话、技能、数据连接和交付物分散在不同目录。

AI 模式

资产统一登记到 PostgreSQL-backed ODS。
用 ctx search/stats 按资产类型、别名、客户和项目提示快速检索。
让 Agent 从 SQL 化资产层拿上下文。

证据

ctx stats 显示 registered_assets=18,982。
已登记 chat_session=656、cli=120、sql=119、data_connection=8。
CTX README 明确目标：让 Agent 通过 SQL-backed search 找上下文，而不是猜文件路径。

2. SQL Presentation Hub：交付物 SQL-to-HTML

商务材料 / 客户演示 / 证据页面

上游：业务证据、指标、规则、场景、页面块、渲染配置
下游：公网 HTML、JSON API、页面包 schema、后续 PPT/报告/看板 renderer

释放人力

避免每个客户重写一套 HTML

报价

交付协议

标签

结果协议

人工模式

每个客户演示单独写 HTML。
页面格式、内容、证据和版本混在一起，难复用。
结果无法被 SQL 查询、无法稳定版本化。

AI 模式

页面源写入 presentation_hub.pages。
按 hero/context/scenario_grid/roi/roadmap/echarts 等块渲染。
同步生成每页 package schema：manifest、blocks、evidence、metrics、scenarios、rendered_html。

证据

现有页面包括 ruide-ai-project-v1、ruide-pcb-review-v1、ruide-reconciliation-huimao-v1。
sph validate 显示现有页面包 contract_ok=true。
本白皮书自身也以 SQL-to-HTML 页面方式交付。

3. DataWeave Agent 化：受控数据出口

企业数据后端 / Agent 数据消费

上游：数据库连接、schema、表、查询、权限、临时访问 token
下游：dw CLI/API 给下一个 Agent 拉取数据

释放人力

减少人工拷贝连接和重复授权

报价

数据协议

标签

权限边界

人工模式

人复制连接配置，但不能安全暴露数据库密码。
每次给 Agent 数据都要重新解释连接、schema、表和权限边界。
大客户数据无法随意把 DB 凭证交给任务 Agent。

AI 模式

平台变成 Agent 的受控数据后端，而不是只给人看的前端。
通过 schema/table 级短期 token 暴露只读数据能力。
Agent 通过 dw CLI 使用 token 拉数据，跳开裸数据库密码。

证据

2026-06-09 已增加 data access token 迁移。
会议中明确提出 24/48 小时或 7 天 schema/table 级只读 token。
定位从“前端平台”转向“Agent 可消费的数据内核”。

客户场景案例：先还原成数据，再让 Agent 接管

判断一个场景能不能做，不取决于我懂不懂行业软件，而取决于它能不能被还原成结构化数据。

1. PCB 工艺评审：绕开人用设计软件，接管底层数据

瑞德智能 / 工程与品质

上游：PCB Doc/设计数据、坐标、走线、元件、测试点、审核规则
下游：SQL 化评审证据、违规点坐标、可视化工艺评审页面

释放人力

从专用软件依赖转为数据化审查

报价

可立项客户场景

标签

结构化突破

人工模式

人必须理解专用 CAD/PCB 软件和专有格式。
评审依赖工程经验、规则散落、证据难复现。
客户看到的是设计软件表层，Agent 难直接接管。

AI 模式

不从人用界面理解 PCB，而是把板、层、线、元件、坐标、测试点还原成数据。
把 46 条审核标准投射到结构化规则和证据表。
用 SQL-to-HTML 生成带坐标和违规点的评审工作台。

证据

已生成 ruide-pcb-review-v1 页面。
评审工作台中规则、结论、坐标和图形对象来自 SQL。
客户侧已认为该方向具备立项可能。

2. 辉贸客户对账：从 ODS 到差异结论

瑞德智能 / 财务与 IT

上游：ERP/ODS 销售明细、客户确认价、未开票数量、销货单号、品号
下游：差异表、风险标记、对账规则、可下钻 HTML 页面

释放人力

减少人工 Excel 对账

报价

演示转交付样例

标签

财务数据化

人工模式

财务人员手工理解 Excel 表头和业务规则。
人工计算单价差、金额差和风险等级。
对账结果难解释、难复算、难追溯。

AI 模式

把客户 Excel 表头映射到 ODS 字段。
用 SQL 表达对账数量、对账单价、对账金额和差异。
自动生成带规则、字段映射、明细表和风险结论的页面。

证据

已生成 ruide-reconciliation-huimao-v1 页面。
样例中字段覆盖 31/31，中高风险 4 行，差异合计 842.90。
页面不是死 HTML，而是由 ODS 映射、规则和样例行驱动。

3. 瑞德 AI 场景化立项：从数据治理到商务呈现

瑞德智能 / 多部门

上游：BOM、环保资料、IQC、PCB、采购交期、财务对账等场景数据
下游：场景证据、报价、ROI、路线图、客户演示页面

释放人力

把分散需求变成可治理场景包

报价

65 万元方案样例

标签

商务交付

人工模式

每个场景单独梳理材料、截图、PPT 和页面。
报价、ROI、证据和实施路径分散维护。
客户演示依赖一次性手工材料。

AI 模式

把每个场景统一表达为上游、下游、人工模式、AI 模式、证据和报价。
把商务呈现转成 SQL Presentation Hub 页面包。
让后续版本变成数据表 v1/v2/v3，而不是重做页面。

证据

已生成 ruide-ai-project-v1 页面。
六个场景、报价、ROI 和路线图均以同一结构表达。
会议中明确提出“拿到数据就能出 demo”的管线目标。

架构图：企业 Agent 的四个平面

不是做一个更复杂的工作台，而是重建 Agent 可消费的数据与命令平面。

从人用系统到 Agent-first 系统：UI 从底座退为最后的 renderer。

四个平面对应四类协议：事实、动作、边界、结果。

与入口型企业 Agent 的根本差异

不是否定入口和协同，而是明确底座和入口不是同一层。

入口型 Agent

重点在 IM、办公入口、协同工作台、应用集成和人用流程。
价值是降低人的使用门槛，适合覆盖大量员工和既有办公生态。
风险是 Agent 仍然依赖散乱数据、弱权限边界和不可复现流程。
容易把企业级误解为 UI 丰富、协同复杂、入口统一。

底座型 Agent

重点在数据协议、命令协议、权限协议和交付协议。
价值是让通用 Agent 稳定接管真实业务事实和业务动作。
判断标准是能否把客户真实问题快速转成数据、规则、证据和结果。
企业级不由 UI 定义，而由确定性、审计性、可复现性和权限边界定义。

改造前

把 Agent 做成一个更会聊天、更会协同的工作台。

在存量系统上增加 Agent，让 Agent 迁就人的操作路径。

通过产品入口竞争。

改造后

把 Agent 当成企业软件的新消费者，重建可消费底座。

让人的工作台退到渲染和验收层。

通过真实客户问题的穿透速度和交付转化率竞争。

价值判断：为什么这条路能持续拿结果

它把客户问题从“要不要懂行业软件”降维到“能不能结构化表达”。

投入

深耕 SQL/CLI/协议

保守收益

更快做出 Demo

乐观收益

形成企业 Agent 底座

回本

每个客户场景复用

额外收益

场景选择更清晰：能数据化表达就接，纯感觉、强非确定性、无法结构化的场景少碰。
交付路径更短：从数据治理直接到 SQL-to-HTML 页面，而不是每次重新做材料。
Agent 使用更稳定：CTX 解决找上下文，DW 解决拿数据，sph 解决出结果。
客户沟通更有穿透力：不必先成为行业软件专家，而是证明能把行业对象还原为数据并产生结果。
长期资产可沉淀：每次交付都会增加资产、协议、模板、规则和案例，而不是只留下一个死页面。

接下来 12 个月的深耕路线

不要急着产品化 UI，先把 Agent 消费路径打穿、打稳、打可复用。

Phase 1

协议补全：让 Agent 少解释也能消费

为 CTX 增强概念词、同义词、会话摘要和任务意图召回。
把 sph 页面协议继续稳定为可复用的页面包模型。
把 DataWeave 的 schema/table 级短期 token 跑通最小可用闭环。

Phase 2

案例沉淀：每个客户场景都变成资产

把 PCB、对账、BOM、环保资料、采购交期等场景统一沉淀为模板。
每个模板包含数据接入、规则、证据、交付页面和验收方式。
建立 Agent 消费失败反馈机制，让 Codex/Claude 反向定义上游协议改进。

Phase 3

产品表达：从工具链升级为底座叙事

对外表达为 Agent-First Data Protocol / 数据协议优先的企业 Agent 底座。
保留 UI 作为客户验收与演示层，不让 UI 主导底层设计。
用真实客户案例证明：同样业务问题，谁能更快数据化、规则化、交付化。