智能体域（AGT）
Gzz-SXJ-AGT-AGT-LEARN
学习记录
详细介绍
Agent 学习、进化事件
时间相位
事实相位
未标注
铸码相位
2026-09-05 23:32:43（UTC+8）（baseline 铸码）
发布相位
2026-09-07 17:44:01（UTC+8）（本次部署）
原码对照：
AGT-AGT-LEARN （公示墙批次帖存证为原码，只增不改）二期深度扩写 · 二期深度扩写放量批 AGT×150 v2.0-alpha（第2批·AGT 域收尾） · 深度页 v2.0-alpha
① 码结构解析
Gzz 体系前缀：Gzz 全球见证编码体系，跨域互认的统一命名空间
SXJ 体系标识：事现鉴——让事实可见、可核验、可追责
AGT 一级域：智能体域（Agent 经济与治理）
AGT 二级子域：Agent 本体治理（身份·行为·资源·合规）
AGT-AGT-LEARN 对象段：学习记录——Agent 学习、进化事件（LEARN）
② 深度释义
学习记录（Agent 学习、进化事件）现实对应物是模型的持续学习与漂移监控：学习事件的数据范围、评估结论、回退开关入码，“越用越聪明”也要可审计。智能体的能力越强，事后追溯越依赖事前锚定：AGT 域把 Agent 当作需要“户口”的行为主体——身份可验、行为可溯、资源可审、合规可查是四条底线，学习记录码正是这条底线在具体对象上的落点。把学习记录入码后，声誉从营销叙事变成可计算的历史：任意第三方可统计其码链记录，“可信”第一次有了可独立验证的底层数据。边界：码只回答“发生了什么、谁主张、证据何在”，不裁决对错；裁决属于治理与司法通道，码为裁决提供不可篡改的事实底座。同一学习记录事实如需跨码引用，以本码为锚点；后续批次将随实践样本累积补充更多实例与判例。
③ 典型应用场景
- 平台方在学习记录发生后即时铸码，运维、合规、客服三方可凭码核对同一份事实，避免口径漂移
- 用户就学习记录发起咨询或异议时，客服凭码调取原始证据指针，往返沟通降为一轮
- 同类 Agent 横向对比时，以学习记录码链统计替代宣传物料，形成可比口径
④ 关联码（同域交叉引用）
Gzz-SXJ-AGT-AGT-XVISA · Agent访问签证 —— 同域衔接——本码完成后的状态流转通常由XVISA承接记录
Gzz-SXJ-AGT-AGT-ACCESSLOG · 访问日志 —— 同域对照——ACCESSLOG与本码覆盖同一对象的相邻环节，交叉比对可发现漏记
Gzz-SXJ-AGT-AGT-AGENTBK · Agent破产 —— 同域兜底——异常与争议情形沿AGENTBK的通道处置，形成闭环
Gzz-SXJ-AGT-AGT-AGRIAI · 农业AI —— 同域上下游——AGRIAI的产出常构成本码行为的前置输入，两码并用可还原完整行为链