المنصة التي تدعم العمال.
خمسة أنظمة متكاملة تمنح كل عامل رقمي من Kronaxis هوية دائمة، وسلوكًا مدفوعًا بالشخصية، وخبرة في المجال، وحكمًا ذاتيًا. إليك كيفية عملها معًا.
كيف يعالج العامل الرقمي مهمة
من طلب العميل إلى الإجراء المستقل في مسار عمل واحد. كل مكون مطور بشكل مستقل، ومحمي ببراءة اختراع، وقابل للنشر على بنية تحتية سيادية.
النواة المعرفية
Soul Engine هي البنية المعرفية التي تمنح كل عامل رقمي هوية دائمة، وتخطيطًا مستقلاً، واتخاذ قرارات متسقة مع الشخصية. تدير ثلاثة مستويات من الذاكرة: الذاكرة العاملة (سياق المهمة الحالية)، الذاكرة العرضية (تاريخ التفاعل)، والذاكرة الدلالية (المعرفة والعلاقات المتراكمة).
لا تتم إعادة ضبط العمال بين الجلسات. يتم تذكر كل تفاعل، وتتبع كل علاقة، ويستند كل قرار إلى التاريخ الكامل للخبرة السابقة. تم بناء البنية المعرفية في الأصل لتلبية متطلبات الأصالة على مستوى حكومي. ويتم تطبيق هذا المعيار الهندسي على كل عامل تجاري.
- ذاكرة ثلاثية المستويات: عاملة، عرضية، ودلالية
- تخطيط مستقل: تفكيك الأهداف وتنفيذ المهام
- اتساق الشخصية: DYNAMICS-8 يدفع كل قرار
- تصعيد محكوم بالثقة: يعرف متى يطلب المساعدة من إنسان
- بروتوكولات التسليم: عمليات نقل غنية بالسياق بين العمال
- وضع المساعد: يمكن للإنسان الانضمام إلى أي محادثة في الوقت الفعلي
شخصية تدفع السلوك
DYNAMICS-8 هو إطار عملنا الخاص بالشخصية ذو الأبعاد الثمانية. يوسع علم الشخصية الراسخ ببعدين مصممين خصيصًا للتنبؤ بالسلوك الرقمي: الحدة (Acuity) (طلاقة المنصة الرقمية) والاندفاع (Impulsivity) (القرارات السريعة وحساسية المكافأة).
لكل عامل رقمي ملف DYNAMICS-8 فريد يحدد كيفية تواصله وتفاوضه وبناء العلاقات. من خلال تصحيحاتك وملاحظاتك، يتم معايرة الملف ليتناسب مع معايير الاتصال الخاصة بك: كلما عملت أكثر مع عامل، كلما اقترب أسلوبه من توقعاتك. يتم تحليل كل عميل محتمل يتفاعلون معه وفقًا لنفس الإطار، مما يتيح تواصلًا معايرًا للشخصية لا يمكن لأي منصة أخرى إنتاجه.
يتم تسجيل كل بُعد من 0.0 إلى 1.0 بأربعة جوانب دقيقة، مما يعطي 32 معلمة سلوكية لكل عامل أو عميل محتمل. تم التحقق من صحة النموذج مقابل الأدبيات المنشورة حول صلاحية المعيار ومعايرته مقابل البيانات الديموغرافية على مستوى التعداد.
محمي ببراءة اختراع. تغطي براءة الاختراع البريطانية GB 2605150.8 نظام المحاكاة المعرفية بما في ذلك اتخاذ القرارات المدفوعة بشخصية DYNAMICS-8.
استدلال LLM سيادي
يعمل العمال الرقميون من Kronaxis على نماذج لغوية خاصة بنا تم ضبطها بدقة، وليس على واجهات API لجهات خارجية. يستخدم Imprint بنية متعددة المستويات مع محولات لكل دور يتم تبديلها بسرعة عند الطلب. لكل دور عامل محول خاص به تم ضبطه بدقة ومدرب على بيانات خاصة بالدور، ويتم تحميله دون إعادة تشغيل النموذج الأساسي.
هذا يعني أن بياناتك لا تلامس أبدًا بنية الذكاء الاصطناعي السحابية لجهات خارجية. تعمل النواة المعرفية بالكامل على أجهزة نتحكم بها، مع تراجع متعدد المستويات فقط للعمليات غير الحساسة.
- استدلال سيادي: لا يوجد اعتماد على واجهة API لجهة خارجية للمعرفة الأساسية
- محولات لكل دور: خبرة مضبوطة بدقة على نموذج أساسي واحد
- بنية متعددة المستويات: نموذج كبير للتفكير المعقد، نموذج مدمج للمهام المنظمة
- التبديل السريع: محولات الأدوار تُحمّل حسب الطلب، لا حاجة لإعادة التشغيل
- مسار عمل الخبراء: تحسين مستمر من كل عملية نشر
ركيزة الذاكرة التي يشاركها كل عامل
Fabric هي طبقة الذاكرة والتنسيق المشتركة التي تقع تحت كل عامل من Kronaxis، وشخصية، ووكيل بحث. بدلاً من تحميل مئات الكيلوبايت من السياق في كل مطالبة، يطلب المتصلون من Fabric ما يحتاجونه عند الطلب: مذكرة منسقة، قرار ذو صلة، جزء من التعليمات البرمجية، محادثة سابقة. والنتيجة هي مطالبات أقصر، وتكلفة استدلال أقل، واستمرارية عبر الجلسات التي لم تكن موجودة من قبل.
يعمل Fabric كخدمة MCP واحدة على أجهزة مملوكة. تغطي اثنان وعشرون نقطة نهاية تخزين واسترجاع الذاكرة، والترتيب الهجين، والتنسيق عبر الجلسات، واستعلامات الرسم البياني للتعليمات البرمجية، والاتحاد بين العقارات، وإشارات التغذية الراجعة التي تدرب الموجه على النموذج التالي الذي يجب استخدامه. خلفه يوجد Postgres مع pgvector وطبقة تضمين Ollama تنتج متجهات 768-بعدًا باستخدام nomic-embed-text.
- الترتيب الهجين: 50% تشابه جيب التمام، 30% Postgres tsvector، 20% حداثة
- أصلي لـ MCP: واجهة أداة من الدرجة الأولى لأي وكيل يتحدث بروتوكول سياق النموذج
- تنسيق عبر الجلسات: يترك الوكلاء رسائل دائمة لبعضهم البعض عبر العقارات
- فهرس الرسم البياني للتعليمات البرمجية: رسم بياني لرموز tree-sitter لاستعلامات التعليمات البرمجية الهيكلية بدون grep
- الاتحاد: يمكن للعقارات المتعددة مشاركة مستوى ذاكرة دون دمج المخازن
- سيادي افتراضيًا: Postgres + pgvector + Ollama، لا يوجد اعتماد على ذكاء اصطناعي لجهة خارجية
أتمتة واجهة المستخدم عبر المنصات
Forge هي طبقة الإجراءات. يمكن للعمال الرقميين تشغيل أي واجهة برمجية: تطبيقات الويب، برامج سطح المكتب، تطبيقات الجوال، والأنظمة القديمة. لا توجد واجهات API، ولا برمجة نصية، ولا يتطلب تعاونًا من بائع التطبيق.
يستخدم Forge أتمتة الواجهة المرئية المدفوعة بالتعلم الآلي: يرى الشاشة، ويفهم بنية الواجهة، وينفذ المهام الموجهة نحو الهدف. عندما تتغير الواجهة، يتكيف Forge دون تدخل يدوي.
- أتمتة مرئية: يعمل عبر واجهة المستخدم، وليس عبر واجهات API
- عبر المنصات: Android، iOS، Windows، macOS، Linux، الويب
- إصلاح ذاتي: يتكيف عندما تتغير الواجهات
- ضغط النموذج: نماذج إنتاج مدمجة من نماذج تدريب كبيرة
- محمي ببراءة اختراع: GB 2605145.8 يغطي الطريقة
كل عامل له وجه وصوت
يحافظ كل عامل رقمي على غرفة فيديو دائمة. يمكنك الانضمام إلى مكالمة فيديو مع أي عامل في أي وقت، أو إعطاء تعليمات شفهية، أو ضم عدة عمال إلى اجتماع فريق. يمكن للعمال أيضًا بدء مكالمات معك عندما يرى حكمهم أن شيئًا ما يستدعي انتباهك الفوري.
يعمل تركيب الصوت على بنية تحتية سيادية دون إرسال بيانات صوتية إلى خدمات سحابية لجهات خارجية. يتم تحديد خصائص صوت كل عامل وإيقاع محادثته من خلال ملف شخصية DYNAMICS-8 الخاص به، مما ينتج عنه أنماط اتصال مميزة تظل متسقة عبر كل تفاعل.
- فيديو في الوقت الفعلي: زمن استجابة أقل من 200 مللي ثانية، غرف دائمة لكل عامل
- تركيب صوت سيادي: استدلال GPU محلي، لا يوجد اعتماد على TTS سحابي
- شخصية صوت DYNAMICS-8: لكل عامل أسلوب اتصال مميز
- هوية بصرية مولدة: توليد وجه بالذكاء الاصطناعي مع مزامنة الشفاه في الوقت الفعلي
- شبكة الهاتف: مكالمات واردة وصادرة عبر شبكة الهاتف العامة
- ذاكرة ثلاثية المستويات: يتذكر العمال كل محادثة أجريتها
ذكاء اصطناعي يعرف متى يطلب المساعدة
يعمل كل عامل من Kronaxis ضمن إطار عمل تصعيد محكوم بالثقة. عندما يواجه عامل موقفًا أقل من عتبة ثقته، يتوقف ويسألك. عندما تقوم بتصحيح عامل، يتم تخزين هذا التصحيح في الذاكرة الدائمة وتطبيقه على كل تفاعل مستقبلي. والنتيجة: عمال يتحسنون بشكل ملحوظ كل أسبوع تستخدمهم فيه.
هذا ليس حاجزًا مثبتًا على نظام مستقل. الإشراف البشري هو مبدأ التصميم الأساسي. وضع المساعد، والمكالمات الاستباقية، وقواعد التصعيد، وتعلم التصحيح مدمجة في البنية المعرفية من الألف إلى الياء.
- عتبات الثقة: يتوقف العمال ويصعدون عندما يكونون غير متأكدين
- وضع المساعد: تدريب همسي أو سيطرة كاملة خلال أي تفاعل مباشر
- مكالمات استباقية: يتصل بك العمال عندما يتطلب قرار حكمًا بشريًا
- تعلم التصحيح: يتم تخزين كل تصحيح بشكل دائم وتطبيقه في المستقبل
- قواعد التصعيد: أنت تحدد ما يتطلب الموافقة وما يتعامل معه العمال بمفردهم
- مسار التدقيق: يتم تسجيل كل قرار وتصعيد وتصحيح
كل أداة أتمتة موجودة بها نفس العيب القاتل
تعتمد الأتمتة التقليدية على تعاون التطبيق: واجهات API مكشوفة، محددات مستقرة، نصوص مسجلة. عندما يتغير التطبيق، تتعطل الأتمتة.
الأتمتة التقليدية (RPA، Selenium، النصوص المسجلة)
- محددات CSS/XPath هشة تتعطل مع كل تحديث لواجهة المستخدم
- يتطلب الوصول إلى API أو فحص DOM
- تسجيل يدوي أو برمجة نصية لكل سير عمل
- صيانة منفصلة لكل تطبيق، لكل إصدار
- لا يمكن تشغيل التطبيقات مغلقة المصدر أو القديمة
- أدوات منصة واحدة لا تنتقل
Kronaxis Forge
- يعمل عبر الواجهة المرئية: لا محددات، لا DOM
- لا يتطلب الوصول إلى API ولا تعاون البائع
- يتعلم بنية الواجهة بشكل مستقل: لا تسجيل
- يصلح نفسه عندما تتغير واجهة المستخدم للتطبيق
- يعمل على أي تطبيق بواجهة رسومية
- محرك واحد عبر Android، iOS، Windows، macOS، Linux، الويب
دعم المنصات
يعمل محرك Forge نفسه عبر جميع المنصات الرئيسية من خلال واجهة تشغيل موحدة.
ما الذي يميز هذه المنصة
ست طبقات من التمايز التكنولوجي تتضاعف مع كل عملية نشر.
كل عملية نشر تجعل كل عامل أفضل
تُشغل حلقة تحسين من أربع مراحل تلقائيًا لكل دور عامل. تصحيحاتك، معاييرك، ومعرفتك بالمجال تغذي مباشرة النماذج التي تشغل كل عامل من هذا النوع.
شاهد التقنية في العمل
انشر فريق مبيعات كامل وشاهد كيف تعمل هذه الأنظمة معًا لاستكشاف العملاء المحتملين وتأهيلهم وإتمام الصفقات نيابة عنك.