From 1986ecaf2d1c9188a6ac2fe271a81cc2a52f58f3 Mon Sep 17 00:00:00 2001
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Date: Fri, 25 Sep 2026 18:33:56 +0800
Subject: [PATCH] docs: position FlowKernel as an OS-level trust substrate

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 docs/execution-os-constitution.md |  6 ++--
 docs/vision.md                    | 20 +++++++++++--
 3 files changed, 64 insertions(+), 12 deletions(-)

diff --git a/README.md b/README.md
index 83a6623..f91af80 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -4,16 +4,21 @@
 [![Status](https://img.shields.io/badge/evidence-planned-6f624b)](#实现契约)
 [![License](https://img.shields.io/badge/license-Apache--2.0-4f7668)](./LICENSE)
 
-> A planned C-first experimental AI execution kernel researching how fallible
-> policy can act inside deterministic authority, resource, isolation,
-> provenance, and recovery boundaries.
+> A planned OS-level trust and execution substrate for fallible agentic
+> intelligence, with a C-first experimental target and a controlled Linux
+> reference lab kept as separate research lines.
 
 **Evidence state: Planned. Implementation has not started.**
 
-FlowKernel（流核）的长期目标是构建一个以 freestanding C 为可信核心的实验性 AI Execution
-OS。它不试图让 AI 接管内核，也不假设人类拥有天然的最终正确性；它研究如何让规则、强化
-学习、Agent 与大模型等不完全可靠的策略源，在确定性的身份、权限、资源、隔离、生命周期、
-来源记录和恢复边界内提出并执行有界动作。
+FlowKernel（流核）研究的是一层面向不可信智能体执行的**操作系统级信任与执行基座**。它不
+替代 Linux、Windows 或 macOS，也不试图让 AI 接管内核；它研究如何让规则、强化学习、Agent
+与大模型等不完全可靠的策略源，在确定性的身份、权限、资源、隔离、生命周期、来源记录和
+恢复边界内提出并执行有界动作。
+
+当前选择的候选研究载体是以 freestanding C 为可信核心的实验内核目标，以及用于对照和早期
+反证的 Linux reference lab。未来若把同一组 authority / execution / evidence 语义映射到现有宿主，
+Linux、Windows 与 macOS 会需要各自的 enforcement adapter；这些适配器目前尚未设计或实现。
+“可映射”不表示仓库已经具备跨平台运行能力。
 
 资源调度仍是第一个核心研究方向：操作系统能否不仅观察任务消耗了多少资源，还能理解任务
 所处的生命周期、真实进展和连续运行价值，并据此改进长期策略。项目扩展的是这个问题的上游
@@ -36,6 +41,37 @@ FlowKernel 不是通用 Agent Harness。Prompt、上下文、记忆、规划、
 “Harness 越狱不应自动成为权限提升”是需要由隔离、旁路测试和故障证据验证的设计不变量，
 不是当前仓库已经实现的安全保证。
 
+## 系统位置
+
+FlowKernel 的“操作系统级”描述的是问题等级，而不是产品类别宣称。它处理 authority、隔离、
+资源所有权、生命周期、撤销、恢复和可观察性，却不重新实现一个通用操作系统的全部驱动、
+文件系统、网络栈和应用生态：
+
+```text
+Human / Application contract
+        ↓
+Agent / model / rule proposes an action
+        ↓
+FlowKernel trust semantics
+authority · scope · budget · lease · revocation · recovery · provenance
+        ↓
+platform-specific enforcement
+existing OS primitives OR the C-first experimental target
+        ↓
+runtime / device / external world
+        ↓
+independent observation and acceptance
+```
+
+自然语言意图不会直接成为内核 primitive。上层必须把它收紧成带 Principal、Object、动作集合、
+前置状态、资源预算、有效期和恢复引用的机器可检查 Proposal；策略可以在硬边界内优化 KPI，
+不能用奖励覆盖权限与安全不变量。执行后的事实也不要求全部由内核产生，但必须来自不受该
+Agent 结论权控制的 observation plane。
+
+因此，`AI Execution OS` 在本仓库里是研究简称；更精确的公开定位是：
+
+> **An OS-level trust and execution substrate for untrusted agentic intelligence.**
+
 ## 实现契约
 
 > C owns mechanism and enforcement; policy sources may only propose bounded actions.
diff --git a/docs/execution-os-constitution.md b/docs/execution-os-constitution.md
index 9eb9f6a..3e3c82e 100644
--- a/docs/execution-os-constitution.md
+++ b/docs/execution-os-constitution.md
@@ -17,9 +17,11 @@ FlowKernel 最初追问：操作系统能否理解 workload 所处的生命周
 
 > How can fallible intelligence act without becoming sovereign?
 
-FlowKernel 因而扩展为一个规划中的 C-first AI Execution OS 研究项目：它研究如何让不完全
+FlowKernel 因而扩展为一个规划中的操作系统级信任与执行基座研究项目：它研究如何让不完全
 可靠的策略源在确定性的身份、权限、资源、隔离、生命周期、来源记录和恢复边界内提出并执行
-有界动作，使智能可以犯错，但错误不能自然升级为系统级失控或未经验证的工程事实。
+有界动作，使智能可以犯错，但错误不能自然升级为系统级失控或未经验证的工程事实。`AI
+Execution OS` 是这项研究的简称；当前实验载体是 C-first target 与 Linux reference lab，
+不是替代 Linux、Windows 或 macOS 的通用操作系统，也不表示跨平台 adapter 已经实现。
 
 这不是重写项目起源。原始资源策略问题、C-first 可信核心、Fast/Slow Path、确定性 Guard 和
 Linux reference lab 都继续保留；新增的是行动权、事实资格、治理权和工程连续性边界。
diff --git a/docs/vision.md b/docs/vision.md
index 23df65d..20f2375 100644
--- a/docs/vision.md
+++ b/docs/vision.md
@@ -24,10 +24,14 @@ FlowKernel 的长期目标是构建一个 C-first 实验内核，研究系统能
 来源记录、外部验收和恢复边界说明这类策略凭什么获得行动权，以及行动以后什么才有资格成为
 事实。
 
-## “AI 操作系统”的含义
+## “操作系统级信任基座”的含义
 
-本项目中的 AI Execution OS 不是“由模型接管内核”。它表示一个以受限 freestanding C 为
-可信核心、以显式状态机组织特权转换、在慢路径接受受约束策略建议的实验系统：
+FlowKernel 的公开定位是面向不可信智能体执行的 **OS-level trust and execution substrate**。
+这里的“操作系统级”描述 authority、隔离、资源所有权、生命周期、撤销、恢复和可观察性的
+问题等级，不表示要替代 Linux、Windows 或 macOS，也不表示已经存在跨平台实现。
+
+本项目中的 AI Execution OS 是上述研究方向的简称。当前计划中的实验目标仍是一个以受限
+freestanding C 为可信核心、以显式状态机组织特权转换、在慢路径接受受约束策略建议的系统：
 
 ```text
 Principal -> Intent -> Propose -> Authorize -> Act -> Observe -> Accept
@@ -39,6 +43,16 @@ Principal -> Intent -> Propose -> Authorize -> Act -> Observe -> Accept
 `Propose`，同时由 C 状态机和 Guard 保留动作边界、安全不变量和执行主权。人类审批改变的
 是授权条件，不是事实资格；执行器报告成功后，仍需要独立事实源判断目标是否成立。
 
+同一组语义未来可能通过不同 enforcement backend 落到现有宿主：Linux 可以使用 namespace、
+cgroup、seccomp、LSM 或其他已验证 primitive；Windows 与 macOS 也需要各自的系统能力映射。
+这些只构成待审的可移植性方向。当前仓库只冻结 C-first target 与 Linux reference lab 的研究
+边界，不预先宣称 Windows/macOS adapter、统一 ABI 或跨平台兼容已经成立。
+
+FlowKernel 也不尝试让内核理解自然语言“真实意图”。上层必须把人类目标收紧成机器可检查的
+Principal、Object、动作、范围、预算、前置状态、租约、撤销和恢复条件；策略只在这些硬约束
+内优化目标。事实观察可以来自内核、runtime、journal、独立 monitor 或外部 verifier，但不能
+只由被审 Agent 的自我报告取得资格。
+
 详细定义见 [执行操作系统宪法](execution-os-constitution.md)。
 
 ## 研究边界