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CONSTITUTION.md

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 ## 第十三章：AI 四 Agent 自主學習與自動化架構規範（2026-04-29 修訂）
 
 ### 第 40 條：四 Agent 分工架構（絕對禁止違反）
-- **Hermes（採集層）**: `192.168.0.111` Ollama，負責 embedding、去重、品質分數計算。成本 = $0
+- **Hermes（採集層）**: Primary `34.143.170.20` (GCP SSD) / Secondary `34.21.145.224` (GCP SSD) / Fallback `192.168.0.111` Ollama，負責 embedding、去重、品質分數計算。成本 = $0
 - **NemoTron（處理層）**: NVIDIA NIM Llama 3.1 8B，負責 tool calling 邏輯路由與 DB 寫入。限額 80 次/天
 - **OpenClaw / Gemini（應用層）**: 負責最終 PPT 生成、洞察報告對外輸出。成本最高，最後動用
 - **ElephantAlpha（編排層）**: 負責跨 Agent orchestration、HITL、AutoHeal bridge 與受控執行計畫，不可繞過安全入口
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 - **理由**：混合查詢（`WHERE` 結構化 + `ORDER BY embedding <->` 語意）只有 pgvector 能一條 SQL 搞定（ADR-002）
 
 ### 第 43 條：Embedding 本地化（強制要求）
-- ✅ **正確**：使用 `bge-m3`（或 `nomic-embed-text`）掛載在 Hermes 主機 `192.168.0.111` Ollama
+- ✅ **正確**：使用 `bge-m3` 掛載在 Primary `34.143.170.20` (GCP SSD) 或 Fallback `192.168.0.111` Ollama
 - ❌ **禁止**：呼叫外部 Embedding API（成本與隱私雙重問題）
 - **維度**：1024 dim（`vector(1024)` 欄位）（ADR-003）