Teknologi

Platformen bag medarbejderne.

Fem integrerede systemer giver hver Kronaxis digital medarbejder en vedvarende identitet, personlighedsdrevet adfærd, domæneekspertise og autonom dømmekraft. Her er hvordan de arbejder sammen.

Sådan behandler en digital medarbejder en opgave

Fra kundeanmodning til autonom handling i en enkelt pipeline. Hver komponent er uafhængigt udviklet, patentbeskyttet og kan implementeres på suveræn infrastruktur.

Kunde
Opgaveanmodning via enhver kanal
Medarbejderrolle
Domænespecifik rolleadapter
Imprint
Suveræn LLM-inferens
Soul Engine
Kognitiv kerne + hukommelse
Fabric
Hukommelsessubstrat + hybrid søgning
DYNAMICS-8
Personlighedsprofil
Handling
E-mail, opkald, indhold, kampagne

Den kognitive kerne

Soul Engine er den kognitive arkitektur, der giver hver digital medarbejder vedvarende identitet, autonom planlægning og personlighedskonsistent beslutningstagning. Den administrerer tre niveauer af hukommelse: arbejdshukommelse (nuværende opgavekontekst), episodisk hukommelse (interaktionshistorik) og semantisk hukommelse (akkumuleret viden og relationer).

Medarbejdere nulstilles ikke mellem sessioner. Hver interaktion huskes, hver relation spores, og hver beslutning informeres af hele historikken fra tidligere erfaringer. Den kognitive arkitektur blev oprindeligt bygget til regeringsstandard autenticitetskrav. Den ingeniørstandard anvendes på hver kommerciel medarbejder.

  • Tre-niveau hukommelse: arbejdshukommelse, episodisk og semantisk
  • Autonom planlægning: målopdeling og opgaveudførelse
  • Personlighedskonsistens: DYNAMICS-8 styrer enhver beslutning
  • Tillidsbaseret eskalering: ved hvornår den skal spørge et menneske
  • Overdragelsesprotokoller: kontekstrig overdragelse mellem medarbejdere
  • Co-pilot tilstand: menneske kan deltage i enhver samtale i realtid

Personlighed, der driver adfærd

DYNAMICS-8 er vores proprietære otte-dimensionelle personlighedsramme. Den udvider etableret personlighedsvidenskab med to dimensioner, der er specielt designet til forudsigelse af digital adfærd: Skarphed (digital platformflydende) og Impulsivitet (hurtige beslutninger og belønningsfølsomhed).

Hver digital medarbejder har en unik DYNAMICS-8 profil, der bestemmer, hvordan de kommunikerer, forhandler og opbygger relationer. Gennem dine rettelser og feedback kalibreres profilen til at matche DINE kommunikationsstandarder: jo mere du arbejder med en medarbejder, jo tættere vil deres stil stemme overens med, hvad du forventer. Hver potentiel kunde, de interagerer med, profileres mod den samme ramme, hvilket muliggør personlighedskalibreret outreach, som ingen anden platform kan producere.

Hver dimension scores fra 0,0 til 1,0 med fire granulære facetter, hvilket giver 32 adfærdsparametre pr. medarbejder eller potentiel kunde. Modellen er valideret mod publiceret litteratur om kriterievaliditet og kalibreret mod befolkningsdata på censusniveau.

Patentbeskyttet. Britisk patentansøgning GB 2605150.8 dækker det kognitive simulationssystem, herunder DYNAMICS-8 personlighedsdrevet beslutningstagning.

D
Disciplin
Organisation, planlægning, selvkontrol
Y
Eftergivenhed
Samarbejdsvillighed, social overholdelse
N
Nyhed
Nysgerrighed, kreativitet, åbenhed
A
Skarphed
Digital flydende, platformsnativitet
M
Merkurialitet
Følelsesmæssig reaktivitet, risikofølsomhed
I
Impulsivitet
Hurtige beslutninger, belønningsfølsomhed
C
Oprigtighed
Autenticitet, beskedenhed, retfærdighed
S
Selskabelighed
Social energi, udadvendthed

Suveræn LLM-inferens

Kronaxis digitale medarbejdere kører på vores egne finjusterede sprogmodeller, ikke tredjeparts API'er. Imprint bruger en lagdelt arkitektur med rolle-specifikke adaptere, der udskiftes efter behov. Hver medarbejderrolle har sin egen finjusterede adapter trænet på rolletypiske data, indlæst uden genstart af basismodellen.

Det betyder, at dine data aldrig rører tredjeparts cloud AI-infrastruktur. Kernen i kognitionen kører udelukkende på hardware, vi kontrollerer, med lagdelt fallback kun for ikke-følsomme operationer.

  • Suveræn inferens: ingen tredjeparts API-afhængighed for kernen i kognitionen
  • Rolle-specifikke adaptere: finjusteret ekspertise på en enkelt basismodel
  • Lagdelt arkitektur: stor model til komplekse ræsonnementer, kompakt model til strukturerede opgaver
  • Hot-swapping: rolleadaptere indlæses pr. anmodning, ingen genstart nødvendig
  • Ekspertpipeline: kontinuerlig forbedring fra hver implementering

Hukommelsessubstratet, som enhver medarbejder deler

Fabric er det delte hukommelses- og koordinationslag, der ligger under enhver Kronaxis-medarbejder, persona og forskningsagent. I stedet for at indlæse hundredvis af kilobyte kontekst i hver prompt, beder kaldere Fabric om, hvad de har brug for, efter behov: et kurateret notat, en relateret beslutning, et stykke kode, en tidligere samtale. Resultatet er kortere prompts, lavere inferensomkostninger og kontinuitet på tværs af sessioner, som tidligere ikke fandtes.

Fabric kører som en enkelt MCP-tjeneste på ejet hardware. Toogtyve endepunkter dækker hukommelseslagring og -hentning, hybrid rangering, kryds-session koordinering, forespørgsler til kodegraf, føderation mellem ejendomme og feedbacksignaler, der træner routeren, hvilken model der skal bruges næste gang. Bagved ligger Postgres med pgvector og et Ollama-indlejringslag, der producerer 768-dimensionelle vektorer med nomic-embed-text.

  • Hybrid rangering: 50% cosinus-lighed, 30% Postgres tsvector, 20% aktualitet
  • MCP-native: førsteklasses værktøjsoverflade for enhver agent, der taler Model Context Protocol
  • Kryds-session koordinering: agenter efterlader holdbare beskeder til hinanden på tværs af ejendomme
  • Kodegraf-indeks: tree-sitter symbolgraf til strukturelle kodepørgsler uden grep
  • Føderation: flere ejendomme kan dele et hukommelsesplan uden at flette lagre
  • Suveræn som standard: Postgres + pgvector + Ollama, ingen tredjeparts AI-afhængighed

Platformsovergribende UI-automatisering

Forge er handlingslaget. Digitale medarbejdere kan betjene enhver softwaregrænseflade: webapplikationer, desktopsoftware, mobilapps og ældre systemer. Ingen API'er, ingen scripting, ingen samarbejde fra applikationsudbyderen kræves.

Forge bruger ML-drevet visuel grænsefladeautomatisering: den ser skærmen, forstår grænsefladestrukturen og udfører målstyrede opgaver. Når grænsefladen ændres, tilpasser Forge sig uden manuel intervention.

  • Visuel automatisering: opererer gennem UI'en, ikke gennem API'er
  • Platformsovergribende: Android, iOS, Windows, macOS, Linux, web
  • Selvreparerende: tilpasser sig, når grænseflader ændres
  • Modelkomprimering: kompakte produktionsmodeller fra store træningsmodeller
  • Patentbeskyttet: GB 2605145.8 dækker metoden

Hver medarbejder har et ansigt og en stemme

Hver digital medarbejder opretholder et vedvarende video-rum. Du kan deltage i et videoopkald med enhver medarbejder når som helst, give verbale instruktioner eller trække flere medarbejdere ind i et teammøde. Medarbejdere kan også initiere opkald til dig, når deres dømmekraft bestemmer, at noget kræver din øjeblikkelige opmærksomhed.

Stemmesyntese kører på suveræn infrastruktur uden lyddata sendt til tredjeparts cloud-tjenester. Hver medarbejders stemmekarakteristika og samtaledynamik bestemmes af deres DYNAMICS-8 personlighedsprofil, hvilket producerer distinkte kommunikationsstile, der forbliver konsistente på tværs af enhver interaktion.

  • Realtidsvideo: under 200 ms latenstid, vedvarende rum pr. medarbejder
  • Suveræn stemmesyntese: on-premise GPU-inferens, ingen cloud TTS-afhængighed
  • DYNAMICS-8 stemmepersonlighed: hver medarbejder har en distinkt kommunikationsstil
  • Genereret visuel identitet: AI-ansigtsgenerering med realtids læbesynkronisering
  • Telefonnetværk: indgående og udgående opkald over det offentlige telefonnetværk
  • Tre-niveau hukommelse: medarbejdere husker enhver samtale, du har haft
MEDIALAG
Realtidsvideo og -lyd
Lyd, video, skærmdeling. Vedvarende rum. Under 200 ms latenstid.
STEMMEMOTOR
Neural TTS + DYNAMICS-8
Personlighedskonsistent stemmesyntese. Ingen cloud-afhængighed. Lokal GPU-inferens.
VIDEOIDENTITET
Genereret ansigt + Læbesynkronisering
Genereret vedvarende ansigt. Realtids læbesynkronisering. Konsistent visuel identitet.

AI, der ved, hvornår den skal bede om hjælp

Hver Kronaxis-medarbejder opererer inden for en tillidsbaseret eskalationsramme. Når en medarbejder støder på en situation under sin tillidstærskel, stopper den og spørger dig. Når du retter en medarbejder, gemmes den korrektion i vedvarende hukommelse og anvendes på alle fremtidige interaktioner. Resultatet: medarbejdere, der bliver målbart bedre hver uge, du bruger dem.

Dette er ikke en sikkerhedsbarriere, der er boltet på et autonomt system. Menneskeligt tilsyn er kernedesignprincippet. Co-pilot-tilstand, proaktive tilbagekald, eskalationsregler og læring fra korrektioner er indbygget i den kognitive arkitektur fra bunden.

  • Tillidstærskler: medarbejdere stopper og eskalerer, når de er usikre
  • Co-pilot tilstand: hvisket coaching eller fuld overtagelse under enhver live-interaktion
  • Proaktive tilbagekald: medarbejdere ringer til dig, når en beslutning kræver menneskelig dømmekraft
  • Læring fra korrektioner: enhver korrektion gemmes permanent og anvendes fremover
  • Eskalationsregler: du definerer, hvad der kræver godkendelse, og hvad medarbejderne håndterer alene
  • Revisionsspor: enhver beslutning, eskalering og korrektion logges

Alle eksisterende automatiseringsværktøjer har den samme fatale fejl

Traditionel automatisering afhænger af, at applikationen samarbejder: eksponerede API'er, stabile selektorer, optagede scripts. Når applikationen ændres, bryder automatiseringen sammen.

Traditionel Automatisering (RPA, Selenium, Optagede Scripts)

  • Skrøbelige CSS/XPath-selektorer, der bryder ved hver UI-opdatering
  • Kræver API-adgang eller DOM-inspektion
  • Manuel optagelse eller scripting for hver arbejdsgang
  • Separat vedligeholdelse pr. applikation, pr. version
  • Kan ikke betjene lukket kildekode eller ældre applikationer
  • Værktøjer til én platform, der ikke overføres

Kronaxis Forge

  • Opererer gennem den visuelle grænseflade: ingen selektorer, ingen DOM
  • Kræver ingen API-adgang og ingen leverandørsamarbejde
  • Lærer grænsefladestrukturen autonomt: ingen optagelse
  • Selvreparererende, når applikationens UI ændres
  • Fungerer på enhver applikation med en grafisk grænseflade
  • Én motor på tværs af Android, iOS, Windows, macOS, Linux, Web

Platformunderstøttelse

Den samme Forge-motor opererer på tværs af alle større platforme gennem en samlet drivergrænseflade.

Android
Fysiske enheder, emulatorer, cloud-instanser
iOS
Fysiske enheder, cloud virtualiseret
Windows
Native desktop-applikationer
macOS
Native desktop-applikationer
Linux
Desktop- og serverapplikationer
Webbrowsere
Chrome, Firefox, Safari, Edge

Hvad gør denne platform anderledes

Seks lag af teknologisk differentiering, der forstærkes med hver implementering.

Kognitiv dybde, ikke prompt engineering
Hver medarbejder har tre-niveau hukommelse, autonom planlægning og personlighedskonsistent beslutningstagning. Dette er ikke en chatbot med en systemprompt. Det er en kognitiv arkitektur bygget til autenticitetskrav på regeringsniveau.
Census-vægtet populationsfidelitet
Forskningspersonaer samples fra faktiske Census 2021-data på valgdistriktsniveau. Paneler matcher faktiske befolkningsproportioner. Ikke tilfældige distributioner eller anekdotiske arketyper.
DYNAMICS-8: specielt designet til simulering
Otte personlighedsdimentioner designet til at forudsige faktisk forbrugeradfærd, ikke kategorisere spørgeskemasvar. Inkluderer to dimensioner, som ingen eksisterende model dækker: digital flydende og impulsivitet.
Medarbejdere, der lærer af dig
Hver interaktion og korrektion, du giver, føres tilbage til kontinuerlig modelforbedring. Rolle-specifikke adaptere raffineres fra faktiske implementeringer. Hvert stykke feedback gør enhver medarbejder af den rolle permanent bedre. Denne fordel vokser over tid.
Dobbelt produktgenerering
Hvert kørt forskningspanel producerer to output: en markedsundersøgelsesrapport og et DYNAMICS-tagget træningsdatasæt. To indtægtsstrømme fra en enkelt operation.
Patentbeskyttet
Fire britiske patentansøgninger, der dækker kernemetoderne på tværs af alle produkter. Konkurrenter kan ikke replikere tilgangen uden licensering. PCT international indleveringsvindue strækker sig til marts 2027.

Hver implementering gør hver medarbejder bedre

En fire-trins forbedringssløjfe kører automatisk for hver medarbejderrolle. Dine korrektioner, dine standarder, din domæneviden føres direkte ind i de modeller, der driver enhver medarbejder af den type.

01
Definer Ekspertise
Rollespecifik viden og adfærdsmæssige forventninger indfanges fra domæneeksperter og dine egne korrektioner.
02
Generer Træningsdata
Træningseksempler af høj kvalitet produceres fra faktiske interaktioner, kvalitetskontrolleret for nøjagtighed, tone og domænekorrekthed.
03
Tilpas Modellen
Letvægts rolle-specifikke adaptere trænes på disse data. Hver rolle får sin egen finjusterede ekspertise uden at genopbygge basismodellen.
04
Evaluer og Implementer
Automatiseret evaluering tester personlighedskonsistens, domænenøjagtighed, håndtering af indvendinger og overholdelse, før enhver adapter går live.

Se teknologien i aktion

Implementer et fuldt salgsteam og se, hvordan disse systemer arbejder sammen for at prospektere, kvalificere og lukke på dine vegne.

Mød salgsteamet Investor oversigt