给数据和模型做版本控制的工具，像 Git 管理代码一样管理数据集和机器学习实验，解决数据版本混乱、实验难复现的问题。

面向 AI/ML 工作流的 Python 编排框架，用装饰器写 DAG，支持本地到 Kubernetes、多云部署，并带实验追踪和成本优化。

给 AI 研究 agent 用的证据链白板与 MCP server，每条结论都能追溯到产生它的运行记录和代码，方便复核与复现。