La plateforme derrière les travailleurs.
Cinq systèmes intégrés confèrent à chaque travailleur numérique Kronaxis une identité persistante, un comportement axé sur la personnalité, une expertise de domaine et un jugement autonome. Voici comment ils fonctionnent ensemble.
Comment un travailleur numérique traite une tâche
De la demande client à l'action autonome dans un pipeline unique. Chaque composant est développé indépendamment, protégé par brevet et déployable sur une infrastructure souveraine.
Le noyau cognitif
Soul Engine est l'architecture cognitive qui confère à chaque travailleur numérique une identité persistante, une planification autonome et une prise de décision cohérente avec sa personnalité. Il gère trois niveaux de mémoire : mémoire de travail (contexte de la tâche actuelle), mémoire épisodique (historique des interactions) et mémoire sémantique (connaissances et relations accumulées).
Les travailleurs ne se réinitialisent pas entre les sessions. Chaque interaction est mémorisée, chaque relation est suivie et chaque décision est éclairée par l'historique complet des expériences antérieures. L'architecture cognitive a été initialement construite pour répondre aux exigences d'authenticité de niveau gouvernemental. Cette norme d'ingénierie est appliquée à chaque travailleur commercial.
- Mémoire à trois niveaux : travail, épisodique et sémantique
- Planification autonome : décomposition des objectifs et exécution des tâches
- Cohérence de la personnalité : DYNAMICS-8 guide chaque décision
- Escalade basée sur la confiance : sait quand demander à un humain
- Protocoles de transfert : transferts riches en contexte entre travailleurs
- Mode co-pilote : l'humain peut rejoindre n'importe quelle conversation en temps réel
Une personnalité qui motive le comportement
DYNAMICS-8 est notre cadre de personnalité propriétaire à huit dimensions. Il étend la science de la personnalité établie avec deux dimensions conçues spécifiquement pour la prédiction du comportement numérique : l'Acuïté (fluidité sur les plateformes numériques) et l'Impulsivité (décisions rapides et sensibilité à la récompense).
Chaque travailleur numérique possède un profil DYNAMICS-8 unique qui détermine sa manière de communiquer, de négocier et de construire des relations. Grâce à vos corrections et à vos retours, le profil se calibre pour correspondre à VOS normes de communication : plus vous travaillez avec un travailleur, plus son style s'aligne sur vos attentes. Chaque prospect avec lequel il interagit est profilé selon le même cadre, permettant une approche personnalisée qui aucune autre plateforme ne peut produire.
Chaque dimension est notée de 0,0 à 1,0 avec quatre facettes granulaires, donnant 32 paramètres comportementaux par travailleur ou prospect. Le modèle est validé par rapport à la littérature publiée sur la validité critérielle et calibré sur des données démographiques de niveau recensement.
Protégé par brevet. La demande de brevet britannique GB 2605150.8 couvre le système de simulation cognitive, y compris la prise de décision pilotée par la personnalité DYNAMICS-8.
Inférence LLM souveraine
Les travailleurs numériques Kronaxis fonctionnent sur nos propres modèles linguistiques affinés, et non sur des API tierces. Imprint utilise une architecture à plusieurs niveaux avec des adaptateurs par rôle qui sont échangés à chaud à la demande. Chaque rôle de travailleur possède son propre adaptateur affiné, entraîné sur des données spécifiques au rôle, chargé sans redémarrer le modèle de base.
Cela signifie que vos données ne touchent jamais une infrastructure d'IA cloud tierce. La cognition de base s'exécute entièrement sur du matériel que nous contrôlons, avec une dégradation progressive uniquement pour les opérations non sensibles.
- Inférence souveraine : aucune dépendance d'API tierce pour la cognition de base
- Adaptateurs par rôle : expertise affinée sur un seul modèle de base
- Architecture à plusieurs niveaux : grand modèle pour le raisonnement complexe, modèle compact pour les tâches structurées
- Échange à chaud : adaptateurs de rôle chargés par requête, aucun redémarrage nécessaire
- Pipeline d'experts : amélioration continue à partir de chaque déploiement
Le substrat mémoire partagé par tous les travailleurs
Fabric est la couche de mémoire partagée et de coordination qui se trouve sous chaque travailleur, personnalité et agent de recherche Kronaxis. Au lieu de précharger des centaines de kilo-octets de contexte dans chaque requête, les appelants demandent à Fabric ce dont ils ont besoin à la demande : un mémo organisé, une décision connexe, un extrait de code, une conversation précédente. Le résultat est des requêtes plus courtes, un coût d'inférence réduit et une continuité entre les sessions qui n'en avaient pas auparavant.
Fabric s'exécute en tant que service MCP unique sur du matériel propriétaire. Vingt-deux points d'extrémité couvrent le stockage et la récupération de la mémoire, le classement hybride, la coordination inter-sessions, les requêtes de graphe de code, la fédération entre les domaines et les signaux de retour qui entraînent le routeur pour déterminer le prochain modèle à utiliser. Derrière cela se trouve Postgres avec pgvector et une couche d'intégration Ollama produisant des vecteurs de 768 dimensions avec nomic-embed-text.
- Classement hybride : 50% similarité cosinus, 30% tsvector Postgres, 20% récence
- Natif MCP : surface d'outils de première classe pour tout agent parlant le protocole de contexte modèle
- Coordination inter-sessions : les agents laissent des messages durables les uns pour les autres à travers les domaines
- Index de graphe de code : graphe de symboles tree-sitter pour les requêtes structurelles de code sans grep
- Fédération : plusieurs domaines peuvent partager un plan de mémoire sans fusionner les magasins
- Souverain par défaut : Postgres + pgvector + Ollama, aucune dépendance d'IA tierce
Automatisation de l'interface utilisateur multiplateforme
Forge est la couche d'action. Les travailleurs numériques peuvent opérer n'importe quelle interface logicielle : applications web, logiciels de bureau, applications mobiles et systèmes hérités. Aucune API, aucun script, aucune coopération du fournisseur d'application n'est requise.
Forge utilise l'automatisation visuelle pilotée par l'IA : il voit l'écran, comprend la structure de l'interface et exécute des tâches dirigées par des objectifs. Lorsque l'interface change, Forge s'adapte sans intervention manuelle.
- Automatisation visuelle : opère via l'interface utilisateur, pas via les API
- Multiplateforme : Android, iOS, Windows, macOS, Linux, web
- Auto-réparation : s'adapte lorsque les interfaces changent
- Compression de modèle : modèles de production compacts à partir de grands modèles d'entraînement
- Protégé par brevet : GB 2605145.8 couvre la méthode
Chaque travailleur a un visage et une voix
Chaque travailleur numérique maintient une salle vidéo persistante. Vous pouvez vous joindre à un appel vidéo avec n'importe quel travailleur à tout moment, donner des instructions verbales ou réunir plusieurs travailleurs dans une réunion d'équipe. Les travailleurs peuvent également vous initier des appels lorsque leur jugement détermine que quelque chose mérite votre attention immédiate.
La synthèse vocale s'exécute sur une infrastructure souveraine sans aucune donnée audio envoyée à des services cloud tiers. Les caractéristiques vocales de chaque travailleur et sa cadence conversationnelle sont déterminées par son profil de personnalité DYNAMICS-8, produisant des styles de communication distincts qui restent cohérents à travers chaque interaction.
- Vidéo en temps réel : latence inférieure à 200 ms, salles persistantes par travailleur
- Synthèse vocale souveraine : inférence GPU sur site, aucune dépendance TTS cloud
- Personnalité vocale DYNAMICS-8 : chaque travailleur a un style de communication distinct
- Identité visuelle générée : génération de visage par IA avec synchronisation labiale en temps réel
- Réseau téléphonique : appels entrants et sortants via le réseau téléphonique public
- Mémoire à trois niveaux : les travailleurs se souviennent de chaque conversation que vous avez eue
Une IA qui sait quand demander de l'aide
Chaque travailleur Kronaxis opère dans un cadre d'escalade basé sur la confiance. Lorsqu'un travailleur rencontre une situation en dessous de son seuil de confiance, il s'arrête et vous demande. Lorsque vous corrigez un travailleur, cette correction est stockée dans une mémoire persistante et appliquée à toutes les interactions futures. Le résultat : des travailleurs qui s'améliorent de manière mesurable chaque semaine que vous les utilisez.
Ce n'est pas une barrière de sécurité ajoutée à un système autonome. La supervision humaine est le principe de conception fondamental. Le mode co-pilote, les rappels proactifs, les règles d'escalade et l'apprentissage par correction sont intégrés à l'architecture cognitive dès le départ.
- Seuils de confiance : les travailleurs s'arrêtent et escaladent en cas d'incertitude
- Mode co-pilote : coaching discret ou prise de contrôle complète lors de toute interaction en direct
- Rappels proactifs : les travailleurs vous appellent lorsqu'une décision nécessite un jugement humain
- Apprentissage par correction : chaque correction est stockée de manière permanente et appliquée par la suite
- Règles d'escalade : vous définissez ce qui nécessite une approbation et ce que les travailleurs gèrent seuls
- Piste d'audit : chaque décision, escalade et correction est enregistrée
Tous les outils d'automatisation existants ont le même défaut fatal
L'automatisation traditionnelle dépend de la coopération de l'application : API exposées, sélecteurs stables, scripts enregistrés. Lorsque l'application change, l'automatisation se casse.
Automatisation Traditionnelle (RPA, Selenium, Scripts Enregistrés)
- Sélecteurs CSS/XPath fragiles qui se cassent à chaque mise à jour de l'interface utilisateur
- Nécessite un accès API ou une inspection du DOM
- Enregistrement manuel ou script pour chaque flux de travail
- Maintenance séparée par application, par version
- Ne peut pas opérer des applications propriétaires ou héritées
- Outils à plateforme unique qui ne sont pas transférables
Kronaxis Forge
- Opère via l'interface visuelle : pas de sélecteurs, pas de DOM
- Ne nécessite aucun accès API ni coopération du fournisseur
- Apprend la structure de l'interface de manière autonome : pas d'enregistrement
- Se répare lorsque l'interface utilisateur de l'application change
- Fonctionne sur toute application avec une interface graphique
- Un moteur pour Android, iOS, Windows, macOS, Linux, Web
Support de plateforme
Le même moteur Forge opère sur toutes les plateformes majeures via une interface de pilote unifiée.
Ce qui rend cette plateforme différente
Six couches de différenciation technologique qui se composent à chaque déploiement.
Chaque déploiement améliore chaque travailleur
Une boucle d'amélioration en quatre étapes s'exécute automatiquement pour chaque rôle de travailleur. Vos corrections, vos normes, vos connaissances de domaine alimentent directement les modèles qui alimentent chaque travailleur de ce type.
Voir la technologie en action
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