在可妥协的地方，找到那个不变的方向
真北科技（Zhenbei）专注企业级基础设施：统一身份与 Agent IAM、多租户 AI Agent 平台、企微私域 SCRM、在线学习平台，以及面向开发者的硬核工具矩阵。
真北是什么
真北（True North）是罗盘真正指向的那个方向，不是磁针被地磁干扰后偏出的方向。我们做基础设施，追求的是同一个东西：在无数可妥协的地方，找到那个不变的正确方向，然后把它固定下来。
我们做什么
四条主营业务线——统一身份与认证（UIAM）、企业级 AI Agent 平台（Uniclaw）、企微私域 SCRM（Uniscrm）、在线学习平台（Unilearning）；外加一套给开发者自己用的硬核工具：加密的本地优先账本 legdger、Rust 算法内核驱动的 NewTool、以及对标 Proxyman 的抓包代理 pxc。
我们不做什么
不为了演示效果牺牲数据模型，不把用户数据搬上云端当作默认选项，不在 UI 层重复实现业务逻辑。条条都是写进仓库规范里的硬约束，不是宣传文案。
我们怎么判断做完了
看数字有没有变。每个产品页上都有「代码事实」一栏：接口数、数据表数、模块数、迁移量。这些数字在仓库里能数出来，也是我们内部判断进度与质量的依据。形容词不算完成。
- 公司
- 真北科技
- 英文名
- Zhenbei
- 域名
- zhenbei.tech
- 命名空间
- tech.zhenbei.*
- 所在地
- 中国 · 上海
- 业务线
- UIAM / Uniclaw / Uniscrm / Unilearning
- 工具
- legdger / NewTool / pxc
- 运行时语言
- Kotlin · Java · TS · Go · Rust · Swift
七条产品线，一套工程标准
四条业务线加三款工具。它们语言不同、形态不同，但共享同一套约束：契约先行、边界由编译器或框架强制、一切行为留痕。
四件我们愿意被检验的事
这些不是价值观口号，是可以在产品与代码里核对的做法。
Go 的 internal 墙让跨域 import 直接编译失败；jOOQ 的访问监听器在查询层拦截缺失的租户谓词。凡是能写死的约束，就不写进文档让人记住。
端侧产品（legdger）的账目与 AI 推理都不出设备；私有化场景下模型、向量与业务数据全部在客户网络内。这是产品形态，不是一个开关。
UIAM 为 Agent 建了 MACHINE 主体与工具级授权，Uniclaw 把认知循环做成四个独立引擎，NewTool 把算法内核同时暴露给 AI、人和浏览器。
迁移工具、旧数据导入、回滚方案与运维手册随交付一起给出。Unilearning 的老系统迁移保留 ID 与原密码，业务方不需要推倒重来。
真北是一家什么样的公司
四条业务线看起来毫不相干——身份、Agent、私域、在线学习。把它们串起来的不是行业，是做事的方式。
四条业务线语言不同、形态不同，但共享同一套约束：契约先行、边界由编译器或框架强制、一切行为留痕。
UIAM 的 api/biz 分层与 Unilearning 的 api/internal 分层，是同一条规则在两种语言里的落地
每个产品都为 Agent 预留了身份、凭据与只读接口位。AI 拿到的不是截屏，是结构化输出。
UIAM 的 Agent IAM 四大支柱；Uniclaw 的 19 个内置工具；legdger 的 ledger-cli 只读令牌
凡是能写死在编译器、框架或查询层里的约束，就不写进文档让人记住。
租户过滤由 jOOQ VisitListener 在查询层强制；Go 的 internal 墙让跨域 import 直接编译失败
敏感数据默认留在客户或用户自己的设备上，云端只做它必须做的事。全部产品线支持私有化交付。
legdger 端侧 AI 与本地加密；Uniclaw 可私有化部署模型与记忆；Unilearning 单容器交付
规模不是形容词，是数出来的
下面每个数字都对应代码里真实存在的模块、数据表或接口。这也是我们判断一件事「做完没有」的方式。
KotlinUIAM 身份内核 · Uniscrm 业务模块
JavaUniscrm 企微服务端
TypeScriptUniclaw Agent 运行时 · 控制台
GoUnilearning 模块化单体 · pxc 内核
RustNewTool 算法内核 · CLI · WASM
Swiftlegdger 双端 · pxc macOS 壳
从一套身份系统，到四条业务线加一套工具
时间线只记录有交付物支撑的节点。我们不写「立志成为」这类句子，只写实际做出了什么。
从一套身份系统开始
真北的第一条业务线是统一身份。起点很具体：客户的多套业务系统各自维护账号，权限口径对不上，审计拿不出视图。我们从身份内核做起，把 OAuth 2.1 / OIDC、多租户隔离与细粒度授权做扎实。
身份边界从「人」推到「AI」
Agent 开始进入企业系统后，我们发现原有身份模型接不住它——Agent 拿人类令牌干活，出了事无法定责。于是把 MACHINE 主体、委托链、多跳传递与 MCP 工具授权做成了身份内核的一等能力。
业务线从一条变成四条
身份之外，客户在私域运营、在线学习与 AI 应用上提出需求，而这些问题共享同一套底层判断：数据该留在哪、边界该由谁守。四条业务线陆续成型，语言不同但工程标准一致。
把「够用」重做成「扛得住」
产品跑在生产上之后，真正的压力来自运维与迭代。我们做了两次结构性重构：Unilearning 把 6 个微服务收进 1 个模块化单体；Uniscrm 把客户关系从「员工微信里的好友」重做成企业可继承的资产。
工具矩阵：自己造、自己用、再对外发布
四条业务线在生产中积累了一批内部工具，共同点是「内核与界面分离、AI 被当成一等公民」。我们把它们打磨成产品对外发布——先在内部跑通，才敢拿出来。
我们怎么做产品
不是方法论口号，是写进仓库 AGENTS.md 里、每次提交都要遵守的硬约束。
产品能力沉淀在可测试、可复用的内核里，UI 只是壳。算法只写一次，人与 AI 共用同一份实现。
敏感数据默认留在用户设备上，云端只做它必须做的事：同步与协作。
内核与界面之间只认一份契约——/v1 API、CLI envelope 或算法清单，跨平台行为天然一致。
每个产品都为 Agent 预留接入位：身份、凭据、只读 CLI 与结构化输出，让 AI 能安全地干活。
数据模型一旦确定就不再推翻重来。承重墙写死，其余部分允许快速迭代。
从身份审计到抓包现场，一切行为留痕、可回放、可分享，调试不再靠口述。
交付方式
从架构沟通到上线运维，我们习惯把每一步都做成可验证的产物。
30 分钟讲清现状、约束与目标，输出问题清单。
给出架构分层、数据模型与迁移路径，明确取舍。
可私有化部署，基础设施即代码，环境一致。
内核稳定、接口向后兼容，变更有审计与回滚。
几个有交付物支撑的节点
完整的演进过程在时间线里，这里只放最近的三个阶段。
身份之外，客户在私域运营、在线学习与 AI 应用上提出需求，而这些问题共享同一套底层判断：数据该留在哪、边界该由谁守。四条业务线陆续成型，语言不同但工程标准一致。
产品跑在生产上之后，真正的压力来自运维与迭代。我们做了两次结构性重构：Unilearning 把 6 个微服务收进 1 个模块化单体；Uniscrm 把客户关系从「员工微信里的好友」重做成企业可继承的资产。
四条业务线在生产中积累了一批内部工具，共同点是「内核与界面分离、AI 被当成一等公民」。我们把它们打磨成产品对外发布——先在内部跑通，才敢拿出来。
其他业务方向
历史积累与新探索，同样以交付能力为准。
丰富的区块链行业经验，为不同行业赋能区块链红利，从咨询到落地交付。
流程、产品、技术、管理多维协作，为企业的私域运营提供全程顾问服务。
把身份、Agent 与私域的复杂度，交给一套可治理的内核
无论你是要替换现有的 IAM、搭建 Agent 中台，还是想把企微私域真正运营起来——先从一次 30 分钟的架构沟通开始。我们会先判断问题是不是我们擅长解的那类，不合适会直接说。