语义层
Python 声明会保存数据源绑定、经过确认的业务含义、使用约束，以及指标和维度的引用。
与智能体一起分析业务问题
Section titled “与智能体一起分析业务问题”Marivo 是面向 AI 智能体的 Python Harness。它让你和智能体沿着一条可检查的协作路径， 把已经确认的业务问题转化为由类型化结果和证据记录支持的结论。
例如，你需要决定如何应对第四季度收入下降。你提供这次分析要支持的决策、已经确认的收入 指标含义、需要纳入或排除的时间段与群体，以及可接受的拆分维度。智能体读取语义目录、 解析并验证所选输入、执行类型化分析并记录证据。最后由你检查指标契约，决定接受还是拒绝结论。
你负责什么，智能体负责什么
Section titled “你负责什么，智能体负责什么”- 你确定业务契约。 说明要支持的决策，确认指标含义，确定分析范围与排除项，并确认 哪些拆分维度具有业务意义。
- 智能体执行有边界的调查。 它读取语义目录，验证所选输入，执行类型化分析，并保存 会影响结论的结果和证据。
- 你检查分析交接。 接受结论或要求继续调查前，确认指标、范围、比较方式和拆分维度 仍然符合你的意图。
分析过程中的四项保障
Section titled “分析过程中的四项保障”类型化分析 DSL
类型化算子接收语义目录中的引用并返回明确的框架对象，不会把分析步骤隐藏在无法检查的 答案中。
分析会话
项目本地的会话会把一次调查的问题、框架对象、工件和调查记录保存在一起。
证据引擎
类型化证据项与有界摘要把操作结果连接到输入，同时不替代智能体判断。
从业务问题到经过检查的结论
Section titled “从业务问题到经过检查的结论”协作路径是 业务决策 → 已确认的指标与范围 → 实时目录验证 → 类型化分析 → 证据 → 用户检查。如果所需语义对象缺失或定义存在争议，或者请求超出已经确认的指标契约，
智能体会停止，而不是悄悄重新定义问题。新建或修改的语义对象会在编写流程中
完成就绪认证。