在现有 AI 系统中，一个长期被忽视却至关重要的问题正在逐渐显现：

当人类表达进入 AI 系统时，
是否存在一个明确、可裁决、可拒绝的接入阶段？

现实情况是，大多数系统默认“表达即执行”。
一旦输入被接收，就会被推入推理、生成或决策流程中，缺乏合法接入的判定机制。

这使得系统在以下场景中表现出结构性缺陷：

• 无法拒绝不合规主张

• 无法区分失败与异常

• 无法解释“未被执行”的原因

• 无法形成可审计的接入边界

Admission Layer 的提出

为解决上述问题，EDCA 体系首次正式提出并发布：

Admission Layer（接入层）

接入层不负责智能，不负责推理，也不负责执行。
它只回答一个问题：

一个主张，是否有资格进入 AI 控制路径？

如果无法拒绝一个主张，就不具备安全接受它的能力。

EDCA Admission Protocols

基于这一原则，EDCA Admission Protocols规范仓库正式发布。

该仓库定义了一组接入层协议规范，用于描述：

• 主张如何被启动（Boot）

• 如何被实例化为可裁决对象（Instantiation）

• 在何种约束下进入运行态（Runtime）

• 以及如何被拒绝或失败（Failure Semantics）

这些协议运行在任何推理、决策、执行之前。

Alignment Protocol v3.0

作为该协议族的首个正式规范，Alignment Protocol v3.0已同步发布。

该协议用于定义：

人类表达如何被合法接入 EDCA OS

它不是模型对齐方法，也不是提示工程技巧，
而是一份可拒绝、可审计、可实例化的接入协议。

一个关键转变

EDCA Admission Protocols 的发布，标志着 AI 系统架构中的一个重要转变：

从“默认接收表达”
转向“明确裁决接入”

这不是体验优化，而是系统边界的重建。

项目地址

GitHub（公开规范）
https://github.com/yuer-dsl/edca-admission-protocols