01Core pain point and demand
AI Agent 缺乏可靠的文档与规则约束机制：无法强制 Agent 遵守既定指令（如指定用 jq 而非临时写 Python 脚本解析 JSON），且跨 Agent 协作时缺少统一、可编辑、可追溯的文档来源，导致行为不一致、重复犯错。
02Product solution
提供一套 Agent 规则引擎与文档中心：1）规则定义 DSL，支持自然语言与结构化规则，可强制 Agent 在特定任务中调用指定工具（如 jq）；2）规则版本控制与审计日志，确保可追溯；3）跨 Agent 共享的规则库，支持实时同步与冲突检测；4）运行时拦截与纠正，当 Agent 违反规则时自动阻断并提示；5）与主流 Agent 框架集成，提供 SDK 和 API。
03Monetization and business model
采用 SaaS 订阅模式，按 Agent 数量或规则执行次数收费；提供免费社区版（限制规则数和 Agent 数），企业版支持私有化部署、审计日志、SSO 等高级功能；同时提供专业服务（规则咨询与集成）。
04Action steps
- 1Step 1:调研 50 个多 Agent 开发团队，验证规则约束的痛点频率和现有解决方案。
- 2Step 2:设计规则 DSL 和运行时拦截架构，构建 MVP 支持 LangChain 和 AutoGen。
- 3Step 3:开发规则中心与版本控制功能，实现跨 Agent 规则同步和审计日志。
- 4Step 4:在 GitHub 上开源核心 SDK，吸引早期开发者，收集反馈。
- 5Step 5:推出免费社区版，通过技术博客和社区运营获取种子用户。
- 6Step 6:迭代企业版功能，包括私有化部署、SSO 和高级分析。
- 7Step 7:与主流 Agent 框架官方合作，成为推荐规则引擎。
05Risk notice
主要风险包括：1）主流 Agent 框架可能内置类似功能，形成竞争；2）规则引擎可能增加延迟，影响 Agent 性能；3）开发者可能倾向于使用简单提示词而非额外工具；4）规则 DSL 设计复杂，学习成本高；5）市场教育成本较高，需要证明规则约束的长期价值。