本体如何进入一次业务决策
用一套可交互的业务推演，观察对象、关系、规则、动作和权限怎样协同工作。
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用 LibTV 自动生成一支 30 分钟 Palantir 产品介绍片
用简洁流程完成一支 30 分钟企业产品介绍视频。
Palantir 产品矩阵不是四张产品卡：从 Foundry、Ontology、AIP 到 Apollo 的运营系统解剖
拆开 Palantir 的商业产品、技术平台、运营本体、应用工具、Agent 工程与软件交付，并用 Amazon Ads 决策闭环检验这套矩阵的真实边界。
Agent 演进不是换模型：用轨迹评测和生产观测迭代 Amazon Ads 优化系统
从结果、轨迹、可靠性和业务护栏四个维度评测 Amazon Ads 优化 Agent，把生产失败沉淀为回归样本，区分模型升级与 Harness 升级。
从调价脚本到投放 Harness：Amazon Ads Agent 如何完成长时程闭环
把报告等待、归因成熟、人工审批、幂等执行、独立审计与回滚组织成投放 Harness，让 Amazon Ads Agent 完成长时程而非一次性调价。
策略会变，Agent 不能失忆：Amazon Ads 语义与本体的双版本治理
为长时程 Amazon Ads Agent 固定 API、语义模型、本体、策略和数据快照，用双版本、兼容矩阵、迁移与 Provenance 保证任务恢复后不在变义对象上继续执行。
谁可以改预算：把人工批准、风险分级和撤销能力写进投放 Agent Harness
以 Amazon Ads 的预算、否词和竞价动作为例，设计对象化批准、风险分级、最小权限、过期失效与可验证撤销机制。
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