多智能体工作流能显著加速任务拆解、多语言契约同步与 SQL 迁移草案编写，但若缺乏刚性约束，语言模型在重构时极易放宽枚举约束或漏掉 `SUSPECT` 等关键认识论状态。依赖模型的“自我检查通过”绝不构成工程级可靠证明。
在 Praksis 应用 AI 与系统实验室中，每项变更必须依次穿过五个隔离节点：生成只读任务有向图的 `Planning Agent`、绑定 SPEC-01..04 领域规则的 `Domain Knowledge`、仅持预发布目录写令牌的 `Execution Bridge (MCP)`、运行严格 TypeScript（`tsc --noEmit`）与模式断言的 `Verification Gate`，以及不可委托的责任工程师 `Human Approval`。
只要任意一条五态数据断言或多语言路由对称性校验失败，`Verification Gate` 就会以 `BLOCKED_SCHEMA_VIOLATION` 立即熔断流水线并锁定审批按钮。唯有编译检查、模式校验与带时间戳的工程师签名同时写入追加式账本，生产发布门才会开启。