AI代理在检索上下文、记忆和文档方面越来越强，但仅有检索能力并不足以回答三个关键问题：这些证据是否被授权给当前用户或租户？它是否真正支持最终结论？当证据不足时，系统是否应该拒绝作答？这正是我正在通过AletheionAGI项目解决的问题。

其基本流程是：检索/记忆 → 授权证据 → 接地（grounding） → 读者LLM → 主张验证 → 交付或失败关闭（fail closed）。Aletheion的设计目标是叠加在现有基础设施之上，而不是替换它们：团队可以继续使用现有的LLM、RAG流水线、向量数据库和记忆系统。

在受控测试中，我们已经验证了如下能力：跨组织使用相同标识符时的租户隔离；200次托管查询中未观察到外来“金丝雀”数据；持久化记忆与授权检索；确定性状态重建；API密钥按环境和命名空间限定范围；BYOK读者模型推理；证据不足时的失败关闭行为。

目前，我们正在开放一个小型受控队列，用于概念验证和引导式集成。对我而言，最有趣的问题不是代理能否检索到正确信息，而是：即使错误信息就在眼前，它能否拒绝使用这些信息？项目主页：https://www.aletheionagi.com