三重保证
用一个操作面覆盖 AI 能力生命周期。
大多数团队发布模型的速度，快过他们治理模型的能力。OneForge 弥合这道鸿沟：每个产物可追溯、每次发布有审批、每次运行可审计。
可复现
每个产物都有血缘。数据版本、训练运行和发布，都能追溯到究竟由什么产生。
受治理
每次发布都有审批人。没有指定签核，任何东西都进不了生产。
可观测
每次运行都留下证据。执行生成可审计记录，服务于支持、合规与审查。
一个控制平面，三条能力线
OneForge 治理的不只是模型，是每一类能力各自的工厂。
版本、评测、审批、灰度、回滚、审计与租户隔离都活在同一个控制平面里。Model、Agent 与 Evolution 是三条注册进控制平面的能力线——不是三个各自有发布路径的独立产品。
模型工厂
单机发布与真实云端 GPU 训练已验证
从想法、数据集到训练，都经过评测、Checkpoint 与注册表，走进同一条受治理的发布路径——Shadow、Canary、Production、回滚。
Agent 工厂
真实单仓库任务链已验证
Agent 像模型一样被管理：拥有自己的数据、评测、版本与发布。OneCoder——一个真实的编码 Agent——能克隆仓库、建分支、在隔离沙箱里修改代码、自己跑测试、生成证据哈希，并开出可审查的 Pull Request。
OneCoder：克隆 → 建分支 → 沙箱内修改 → 测试 → 证据哈希 → 可审查 PR
持续进化
闭环已跑通，但还没有候选通过自己的质量门禁
真实使用变成失败记录、候选方案、真实训练与真实独立评测——用和其他一切相同的生产基线做门禁。不合格的候选会被拒绝，而不是被放行。
生命周期
从数据版本，到受治理的生产。
数据版本
追踪并版本化每个模型背后的数据，血缘完整。
训练评估
运行并评估训练，让发布有证据支撑，而不是凭感觉。
审阅发布
打包可审阅的发布，由指定审批人签核后才可晋级。
管理流量
晋级到生产、管理流量，并维护沙箱工程环境。
核心能力
为要对自己的 AI 负责的团队而建。
血缘追踪
跨数据、训练和发布的完整产物血缘。
双主体审批
必须由持独立凭证的第二主体签核。这不是可配置项，而是不变量：申请人永远无法批准自己的晋级。
审计证据
每次运行生成的记录，可直接交给支持、安全或合规团队。
沙箱工程
隔离环境中构建与测试，不触碰生产。
发布管理
可审阅的发布与受控的生产流量，收拢在同一个操作面。
安全工作区
审批令牌仅驻留内存，刷新即清除。
当前所处阶段
M2 阶段，正在走向 M3 与 M4。
下面每一项里程碑只能标注已验证、已实现待验收，或已规划三种状态之一。代码存在不等于证据成立——只有在指定环境里留下可重复的 Trace、日志、哈希或演练报告，里程碑才会升级。
真实执行与模拟执行永久可区分。
已验证证明治理控制平面本身成立：真实训练、独立评测、第二人审批、Shadow、Canary 与回滚全部留痕。
已验证真实 vLLM 推理、AWS 双节点 T4 训练与一次受治理的云端 GPU 发布已通过；EFA 与 gVisor 隔离仍待验收。
部分已验证高可用、备份与预算相关代码已存在；30 天 SLO 观测与真实恢复演练尚未验收。
已实现待验收闭环已端到端跑通，并正确拒绝了不合格候选——但目前最好的真实成绩 0.5417，仍没过自己 0.6 的门禁。
已实现待验收OneCoder 的单仓库路径是真实的；多团队、多工具、90 天生产使用尚未验证。
已实现待验收企业级 SSO、租户隔离穿透测试与跨产品飞轮。
已规划商业化尚未开始，且按计划应在这些内部验收之后、而不是之前。与 OneAI Labs 其他产品的数据飞轮，也取决于那些产品能否获得真实用量——这不是 OneForge 自身能够独立证明的事。
适合谁
为必须对自己的 AI 负责的组织而建。
AI 平台团队
给模型和数据工作流一个受治理的归宿，而不是散落的脚本和笔记本。
合规与风控
让血缘、审批和审计证据内建于生命周期，而不是事后补丁。
受监管行业
满足生产 AI 对人类监督和可追溯性的要求。
所处位置
OneAI 技术栈中的治理层。
OneAI Core 把 AI 当商业产品来运营。OneForge 治理这份 AI 能力如何被构建、发布和审计——让速度不必以失控为代价。
OneAI Core
网关、路由、成本护栏和用量——商业化运营层。
OneForge
血缘、训练评估、可审阅发布和审批签核。
受治理的生产级 AI
既能快速交付，又始终可复现、受治理、可观测的能力。
你的 AI 不应该停在演示阶段。
用 Core 路由智能，用 TheOne 治理，用 OneMission 持久化工作，用 OneClaw 执行，再把验证结果保存到 OneField。