detection.run模块 07平台模块
平台模块Conflict detection
把智能体之间的争用变成附带证据的已提交案件，而不是无人能回应的告警。
detection.run 对平台的实时状态或您发送的事件运行一个指定的检测器。十个检测器是纯函数，另有四个做确定性推理，一个是模型筛查。命中会变成引用其证据的冲突，在阶梯第 0 级提交。
detection.run模块 07把智能体之间的争用变成附带证据的已提交案件，而不是无人能回应的告警。
detection.run 对平台的实时状态或您发送的事件运行一个指定的检测器。十个检测器是纯函数，另有四个做确定性推理，一个是模型筛查。命中会变成引用其证据的冲突，在阶梯第 0 级提交。
idlease-overlap、oscillation 或 effect-divergence。eventsid、kind、at、、 以及可选的 。没有 或 的事件会被丢弃。十个纯检测器在请求中应答。lease-overlap、deadlock 以及 stampede 的实时部分读取当前的租约和等待者；其余的读取您发送的 events，使用的阈值可通过 tuning 覆盖。
请按下运行（或者 ⌘/Ctrl + Enter），即可为左侧的请求签名。
首次运行时，系统会在此浏览器中为您创建一个免费的测试密钥：7 天之内大约可以调用 35 次，无需注册账户。回执会返回到这里，并使用已经公开发布的公钥进行验证，整个过程完全无需信任我们。
一个符合 API 接受格式的请求，以及模块返回格式的示例响应。
POST /api/v1/acp/detection/run Authorization: Bearer av_workspace_•••• Content-Type: application/json { : , : }
一次迁移在 repo:payments/main 上留下了两个未过期的租约。lease-overlap 指出两位持有者，引用两个租约 ID，并开启一个案件。
两个智能体不断还原对方的配置。oscillation 只在写入者交替时触发，并引用把内容改回去的那些写入。
effect-divergence 把智能体所声明的与账本所显示的相比较，并将未声明的影响与夸大声明区分开。
模块是对一件狭窄事情的强力保证。请仅在其确切范围内依赖它。
suppressed，而不是被丢弃。collusion 无论如何调整都只报告 flag，不能阻止。lease-overlap、deadlock、stampede、camouflage、evasion 和 self-replication 报告 block。oscillation、starvation 和 报告 。 对未声明的影响报告 ，对夸大声明报告 。
使用工作区 API 密钥作为 Bearer 令牌进行认证。基础 URL 为 https://api.intramedial.com。
/api/v1/acp/detection/run运行一个检测器并提交其发现。/api/v1/acp/detection/catalog列出检测器及其最近存储的运行。
actorDidresourcebodyidkindtuningoscillationFlips、stampedeWaiters、windowMs、evasionIdentities、fanOut、starvationMs 和 collusionMatches。提交时使用租户自己的阈值。hitsdetector:resource:parties。conflictsevidence 保存账本事件或租约 ID，severity 为 flag 或 block。filedconflictId 和 caseId。suppressedconflictId 和 caseId。filedOnsent 事件数，以及其中账本持有的数量（held）。只有被持有的事件才会提交。fileErrorforceInlinesemantic-intent：在请求中运行模型，而不是排队。mandate-contradiction、goal-forecast、epistemic-risk 和 case-file 在请求中计算答案。不涉及队列、工作流或模型。只有 mandate-contradiction 会提交案件。semantic-intent 把 text 发送给模型。除非设置了 forceInline，否则由已绑定的工作流或队列先接手。其标签作为 hypotheses 返回，永远不会提交。
向 POST /api/v1/acp/detection/run 发送 id。未知的 ID 会被以 404 拒绝，GET /api/v1/acp/detection/catalog 列出每个 ID 及最近存储的运行。
实时检测器读取平台当时的租约和等待者。流式检测器读取您发送的 events，每个事件带有 id、kind、行为者和资源。
每个命中都是一个冲突对象，带有 detector、resource、parties、why、evidence 和 severity。无法引用至少一个事件或租约 ID 的检测器不会生成命中。
无论严重程度如何，每个命中都会在第 0 级开启一个案件。当同一检测器、资源和当事方的案件仍然开放时，之后的命中会以 suppressed 返回。
如果无法连接仲裁或账本，命中仍会被计算、存储并返回，fileError 会说明为何没有提交。
{
"detector": {
"id": "lease-overlap",
"path": "near",
"llm": false
},
"hits": [
"lease-overlap:repo:payments/main:did:web:acme.example:agent:deps,did:web:acme.example:agent:release"
],
"conflicts": [
{
"detector": "lease-overlap",
"resource": "repo:payments/main",
"parties": [
"did:web:acme.example:agent:deps",
"did:web:acme.example:agent:release"
],
"why": "2 unexpired exclusive leases are held on repo:payments/main at once – by did:web:acme.example:agent:deps, did:web:acme.example:agent:release",
"evidence": [
"lease_41",
"lease_42"
],
"severity": "block"
}
],
"llm": false,
"filed": [
{
"conflictId": "lease-overlap:repo:payments/main:did:web:acme.example:agent:deps,did:web:acme.example:agent:release",
"caseId": "case_9f2"
}
],
"suppressed": [],
"filedOn": {
"sent": 0,
"held": 0
}
}mandate-contradiction 读取生效的授权。一对授权只有在两个主体都对同一资源行动后，才会成为一个发现。
coordination.admit 中决定意图。arbitration.arbiter 和 courts.file。events 以及平台的实时租约和等待者。semantic-intent 标签是真的。它只是模型未经证实的 hypotheses 条目，没有账本引用。collusionflageffect-divergenceblockflag默认值：两次翻转、八个请求风暴等待者、60,000 ms 的窗口、三个规避身份、扇出五、300,000 ms 的饥饿时间，以及三次串通匹配。工作区的 stampedeMaxWaiters 会替换请求风暴的默认值。
一个智能体反复修改自己的草稿不算振荡，同一调用方的五十次重试不算请求风暴，没有声明任何内容的智能体也没有什么可偏离的。检测器对每种情形都有防范。
新提交的 effect-divergence 命中还会为被指控的智能体记录一个信任信号：block 对应 effect.undeclared，flag 对应 effect.overclaim。
除 case-file 外，每次运行都按工作区存储。目录路由返回带有 lastRuns 的检测器。
semantic-intent 运行会先排队。响应随后带有 queued 和 workflowId。id、其命中和一个时间戳。它不带规则包版本。tuning。coordination.detection.run作为 MCP 操作运行一个检测器。coordination.detection.catalog作为 MCP 操作列出检测器。conflict-audit.latest33drills.counterfactual34Counterfactual simulation在做出策略变更之前，先问问它会产生什么影响：用去掉或添加的许可项重新运行选定的请求，看看每个答案如何变化。drills.frt35Turf-war drills按需或按您设定的频率检查内核的核心保证是否依然成立，并保留每次运行的评分卡。watchdog.check36Issuance watchdog通过读取账本而不是询问平台，发现签发租约或凭证过快或已经沉默的平台。conformity.sweep37SI/AI disclosure conformity在监管机构发现之前，找出哪些智能体可能在没有披露标签的情况下与人对话，并在做出集群变更之前先测试它。