北京
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模型本身没有底层权限，所有凭证都锁在另一层。Muse 的内核架构把这件事拆成了两个域：一个跑模型的 cell，一个握着全部控制权的 host。
cell 是基于 Linux 容器（systemd-nspawn）的沙盒。模型在里面运行，但拿不到系统的底层配置，也碰不到敏感凭证。即便模型自身存在漏洞，它能动的范围也被限制在这个单元里。
host 层则相反，所有凭证和权限都存放在这里。模型想访问外部数据，必须经过一个叫 Sentinel 的代理。Sentinel 负责对出站请求做污点检查，再按策略决定放行还是拒绝。
这套设计的核心在于：敏感信息不会直接接触到未经审查的 AI 代码。数据泄露或误操作的风险，被挡在代理这一层。
双域结构加上污点追踪，等于给模型的每一次对外交互都设了一道检查点。模型可以干活，但每一步出站动作都要先过审。
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