REGAL：面向 Agentic AI 在企业遥测中确定性依据对齐的注册表驱动架构

企业工程组织从版本控制系统、CI/CD 流水线、问题跟踪和可观测性平台产生大量异构遥测数据。大语言模型（LLM）催生新的智能体自动化形式，但让此类智能体基于私有遥测数据提供证据带来三个实际挑战：模型上下文有限、语义概念本地定义、指标接口持续演化。我们提出 REGAL，一个让 Agentic AI 系统在企业遥测中确定性证据绑定的注册表驱动架构。REGAL 采取显式的架构化路径：把确定性遥测计算当作一等原语，LLM 在有界、版本受控的动作空间上运作而非直接处理原始事件流。该架构结合（1）产出可重放、语义压缩 Gold 工件的 Medallion ELT 流水线，和（2）从声明式指标定义合成 Model Context Protocol（MCP）工具的注册表驱动编译层。注册表充当“接口即代码”层，确保工具规范与执行一致、缓解工具漂移，并把治理策略直接嵌入语义边界。原型实现与案例研究验证了确定性证据绑定的可行性，并说明其对延迟、token 效率与运营治理的意义。这项工作系统化了企业 LLM证据绑定的架构模式；它不提出新的学习算法，而是把确定性计算与语义编译提升为智能体系统的一等设计原语。