通过多个界面使用共享基础
智能体操作系统的六个层次连接基础设施、模型供应商、推理访问、智能体执行、共享服务和应用。外部客户端可以调用 LLM 网关，无需使用 Galaris 界面；Nextcloud Talk、Matrix、OneBot 和 Telegram 也可以作为智能体入口。
API 与 Janus提供所需层次的访问。在兼容客户端中将 Janus 配置为一个前端模型，然后转交给所选智能体。渠道与工具介绍如何将这些能力与业务系统组合。
执行框架处理任务，Galaris 管理状态
对话控制器保留在内部；只有任务使用分配给智能体的执行框架。
Galaris 将持久任务控制与执行引擎分开。智能体身份、修订、权限、共享上下文、文件与成功标准由平台负责。所选任务执行框架接收有明确边界的请求。
生产运行中的约束
工具在执行前解析，记忆先检查访问规则再排序，文件结果需要产物及交付证据，流式执行以唯一终态结束，用量记录保留上下文。内部检查点跟踪操作影响，外部执行框架的保证则需单独验证。
三种执行时间尺度
内部对话控制器处理即时交流，并可创建任务或流程。Task 使用调度器、租约、执行尝试和选定框架。语音另有面向低延迟与打断的路径。创建任务的那轮对话不会交给任务执行框架处理。
区分记忆、文件与上下文
Task 执行前，Galaris 组装规范历史、获准记忆和带版本的工作集。对话控制器构建自己的上下文。业务对象仍由所属领域维护，记忆不会替代业务数据库。规范资源 URI 避免把任意宿主机路径暴露给模型。
目标、流程与评估
目标通过普通任务和独立评估步骤推进，人类问题形成持久等待。长时间外部流程保留独立运行标识与事件。实验室评估版本化案例，并区分回答质量不足、候选执行失败与评审失败。
运维整个系统
参考部署使用 Docker、PostgreSQL 和 pgvector。健康检查、日志、异常与关联标识支持跨模型调用、工具和产出的诊断。执行框架监控提供生命周期操作，各桥接仍保留原生协议与配置。
检查关键契约
可依次阅读架构、模型与执行框架、API、实验室和运维；部署与数据说明投产前应检查的边界。
验证实际部署版本
各执行框架的能力与验证程度不同，应核对代码版本、驱动契约、已启用模块及实例配置。备份、恢复、负载和运维承诺，需要在所评估的部署上实际验证。
在系统边界评估平台
模型可以提供给外部客户端。智能体也可作为模型开放，但执行由 Task 支持。智能体 MCP 端点开放获授权能力。三种接口职责不同。
文件保留来源服务，流程保留执行引擎，Galaris 保留协调对象，因此可以分别检查边界上的权限、费用和恢复。
持久推理为模型网关增加冻结请求、尝试、可重读流和控制命令。该层与任务、工具副作用和文件交付分开。
文档应用与原生媒体
浏览器 SDK galaris.datasets 在权限检查与版本授权下连接 HTML 页面和 JSON 数据，与 131 个原生 MCP 函数分开。内部引擎的原生多模态输入结合模型与传输能力。API 与 SDK · 模型与执行引擎。