La piattaforma dietro i lavoratori.
Cinque sistemi integrati conferiscono a ogni lavoratore digitale Kronaxis identità persistente, comportamento guidato dalla personalità, competenza nel dominio e giudizio autonomo. Ecco come lavorano insieme.
Come un lavoratore digitale elabora un'attività
Dalla richiesta del cliente all'azione autonoma in un'unica pipeline. Ogni componente è sviluppato in modo indipendente, protetto da brevetto e distribuibile su infrastruttura sovrana.
Il nucleo cognitivo
Soul Engine è l'architettura cognitiva che conferisce a ogni lavoratore digitale identità persistente, pianificazione autonoma e processo decisionale coerente con la personalità. Gestisce tre livelli di memoria: memoria di lavoro (contesto del compito corrente), memoria episodica (cronologia delle interazioni) e memoria semantica (conoscenza e relazioni accumulate).
I lavoratori non si resettano tra una sessione e l'altra. Ogni interazione viene ricordata, ogni relazione viene tracciata e ogni decisione è informata dall'intera cronologia dell'esperienza precedente. L'architettura cognitiva è stata originariamente costruita per soddisfare requisiti di autenticità di livello governativo. Questo standard ingegneristico viene applicato a ogni lavoratore commerciale.
- Memoria a tre livelli: di lavoro, episodica e semantica
- Pianificazione autonoma: scomposizione degli obiettivi ed esecuzione dei compiti
- Coerenza della personalità: DYNAMICS-8 guida ogni decisione
- Escalation basata sulla fiducia: sa quando chiedere a un umano
- Protocolli di passaggio: trasferimenti ricchi di contesto tra lavoratori
- Modalità co-pilota: l'umano può unirsi a qualsiasi conversazione in tempo reale
Personalità che guida il comportamento
DYNAMICS-8 è il nostro framework proprietario di personalità a otto dimensioni. Estende la scienza della personalità consolidata con due dimensioni appositamente progettate per la previsione del comportamento digitale: Acutezza (fluidità della piattaforma digitale) e Impulsività (decisioni rapide e sensibilità alla ricompensa).
Ogni lavoratore digitale ha un profilo DYNAMICS-8 unico che determina come comunica, negozia e costruisce relazioni. Attraverso le tue correzioni e il tuo feedback, il profilo si calibra per corrispondere ai TUOI standard di comunicazione: più lavori con un lavoratore, più il suo stile si allinea a ciò che ti aspetti. Ogni potenziale cliente con cui interagisce viene profilato secondo lo stesso framework, consentendo un outreach calibrato sulla personalità che nessun'altra piattaforma può produrre.
Ogni dimensione è valutata da 0,0 a 1,0 con quattro sfaccettature granulari, fornendo 32 parametri comportamentali per lavoratore o potenziale cliente. Il modello è convalidato rispetto alla letteratura sulla validità del criterio pubblicata e calibrato rispetto ai dati demografici a livello di censimento.
Protetto da brevetto. La domanda di brevetto britannica GB 2605150.8 copre il sistema di simulazione cognitiva, inclusa la presa di decisioni guidata dalla personalità DYNAMICS-8.
Inferenza LLM sovrana
I lavoratori digitali Kronaxis funzionano sui nostri modelli linguistici personalizzati, non su API di terze parti. Imprint utilizza un'architettura a livelli con adattatori per ruolo che vengono scambiati al volo. Ogni ruolo di lavoratore ha il proprio adattatore personalizzato addestrato su dati specifici del ruolo, caricato senza riavviare il modello di base.
Ciò significa che i tuoi dati non toccano l'infrastruttura AI cloud di terze parti. La cognizione principale viene eseguita interamente su hardware che controlliamo, con fallback a livelli solo per operazioni non sensibili.
- Inferenza sovrana: nessuna dipendenza da API di terze parti per la cognizione principale
- Adattatori per ruolo: competenza personalizzata su un singolo modello di base
- Architettura a livelli: modello grande per ragionamenti complessi, modello compatto per compiti strutturati
- Scambio al volo: adattatori di ruolo caricati per richiesta, nessun riavvio necessario
- Pipeline esperta: miglioramento continuo da ogni implementazione
Il substrato di memoria condiviso da ogni lavoratore
Fabric è il livello di memoria condivisa e coordinamento che si trova sotto ogni lavoratore, persona e agente di ricerca Kronaxis. Invece di precaricare centinaia di kilobyte di contesto in ogni prompt, i chiamanti chiedono a Fabric ciò di cui hanno bisogno su richiesta: un memo curato, una decisione correlata, un pezzo di codice, una conversazione precedente. Il risultato sono prompt più brevi, costi di inferenza inferiori e continuità tra sessioni che in precedenza non esisteva.
Fabric viene eseguito come un singolo servizio MCP su hardware di proprietà. Ventidue endpoint coprono l'archiviazione e il recupero della memoria, la classificazione ibrida, il coordinamento tra sessioni, le query sul grafo di codice, la federazione tra tenute e i segnali di feedback che addestrano il router su quale modello utilizzare successivamente. Dietro di esso si trova Postgres con pgvector e un livello di embedding Ollama che produce vettori a 768 dimensioni con nomic-embed-text.
- Classificazione ibrida: 50% similarità coseno, 30% tsvector Postgres, 20% recenza
- Nativo MCP: superficie di strumenti di prima classe per qualsiasi agente che parli il Model Context Protocol
- Coordinamento tra sessioni: gli agenti lasciano messaggi durevoli l'uno per l'altro tra le tenute
- Indice grafo di codice: grafo di simboli tree-sitter per query strutturali di codice senza grep
- Federazione: più tenute possono condividere un piano di memoria senza unire archivi
- Sovrano per impostazione predefinita: Postgres + pgvector + Ollama, nessuna dipendenza da AI di terze parti
Automazione UI multipiattaforma
Forge è il livello di azione. I lavoratori digitali possono operare qualsiasi interfaccia software: applicazioni web, software desktop, app mobili e sistemi legacy. Nessuna API, nessuno script, nessuna cooperazione da parte del fornitore dell'applicazione richiesta.
Forge utilizza l'automazione visiva dell'interfaccia guidata da ML: vede lo schermo, comprende la struttura dell'interfaccia ed esegue attività dirette all'obiettivo. Quando l'interfaccia cambia, Forge si adatta senza intervento manuale.
- Automazione visiva: opera attraverso l'interfaccia utente, non tramite API
- Multipiattaforma: Android, iOS, Windows, macOS, Linux, web
- Auto-riparazione: si adatta quando le interfacce cambiano
- Compressione del modello: modelli di produzione compatti da grandi modelli di addestramento
- Protetto da brevetto: GB 2605145.8 copre il metodo
Ogni lavoratore ha un volto e una voce
Ogni lavoratore digitale mantiene una stanza video persistente. Puoi entrare in una videochiamata con qualsiasi lavoratore in qualsiasi momento, fornire istruzioni verbali o riunire più lavoratori in una riunione di team. I lavoratori possono anche avviare chiamate a te quando il loro giudizio determina che qualcosa merita la tua attenzione immediata.
La sintesi vocale viene eseguita su infrastruttura sovrana senza che dati audio vengano inviati a servizi cloud di terze parti. Le caratteristiche vocali di ogni lavoratore e la cadenza conversazionale sono determinate dal loro profilo di personalità DYNAMICS-8, producendo stili di comunicazione distinti che rimangono coerenti in ogni interazione.
- Video in tempo reale: latenza inferiore a 200 ms, stanze persistenti per lavoratore
- Sintesi vocale sovrana: inferenza GPU on-premise, nessuna dipendenza da TTS cloud
- Personalità vocale DYNAMICS-8: ogni lavoratore ha uno stile di comunicazione distinto
- Identità visiva generata: generazione di volti AI con sincronizzazione labiale in tempo reale
- Rete telefonica: chiamate in entrata e in uscita sulla rete telefonica pubblica
- Memoria a tre livelli: i lavoratori ricordano ogni conversazione che hai avuto
IA che sa quando chiedere aiuto
Ogni lavoratore Kronaxis opera all'interno di un framework di escalation basato sulla fiducia. Quando un lavoratore incontra una situazione al di sotto della sua soglia di fiducia, si ferma e ti chiede. Quando correggi un lavoratore, tale correzione viene memorizzata in modo persistente e applicata a ogni interazione futura. Il risultato: lavoratori che migliorano misurabilmente ogni settimana che li utilizzi.
Questo non è un guardrail agganciato a un sistema autonomo. La supervisione umana è il principio di progettazione fondamentale. La modalità co-pilota, le chiamate proattive, le regole di escalation e l'apprendimento dalle correzioni sono integrate nell'architettura cognitiva fin dall'inizio.
- Soglie di fiducia: i lavoratori si fermano ed escalano quando sono incerti
- Modalità co-pilota: coaching sussurrato o takeover completo durante qualsiasi interazione live
- Chiamate proattive: i lavoratori ti chiamano quando una decisione richiede giudizio umano
- Apprendimento dalle correzioni: ogni correzione viene memorizzata permanentemente e applicata in futuro
- Regole di escalation: definisci cosa richiede approvazione e cosa i lavoratori gestiscono da soli
- Traccia di controllo: ogni decisione, escalation e correzione viene registrata
Ogni strumento di automazione esistente ha lo stesso difetto fatale
L'automazione tradizionale dipende dalla cooperazione dell'applicazione: API esposte, selettori stabili, script registrati. Quando l'applicazione cambia, l'automazione si interrompe.
Automazione Tradizionale (RPA, Selenium, Script Registrati)
- Selettori CSS/XPath fragili che si rompono ad ogni aggiornamento dell'interfaccia utente
- Richiede accesso API o ispezione DOM
- Registrazione manuale o scripting per ogni flusso di lavoro
- Manutenzione separata per ogni applicazione, per versione
- Non può operare applicazioni closed-source o legacy
- Strumenti a piattaforma singola che non si trasferiscono
Kronaxis Forge
- Opera attraverso l'interfaccia visiva: nessun selettore, nessun DOM
- Non richiede accesso API e nessuna cooperazione del fornitore
- Apprende la struttura dell'interfaccia in modo autonomo: nessuna registrazione
- Si auto-ripara quando l'interfaccia dell'applicazione cambia
- Funziona su qualsiasi applicazione con un'interfaccia grafica
- Un motore su Android, iOS, Windows, macOS, Linux, Web
Supporto piattaforma
Lo stesso motore Forge opera su tutte le principali piattaforme attraverso un'interfaccia driver unificata.
Cosa rende diversa questa piattaforma
Sei livelli di differenziazione tecnologica che si accumulano ad ogni implementazione.
Ogni implementazione migliora ogni lavoratore
Un ciclo di miglioramento a quattro fasi viene eseguito automaticamente per ogni ruolo di lavoratore. Le tue correzioni, i tuoi standard, la tua conoscenza del dominio alimentano direttamente i modelli che alimentano ogni lavoratore di quel tipo.
Vedi la tecnologia in azione
Distribuisci un team di vendita completo e scopri come questi sistemi lavorano insieme per prospectare, qualificare e chiudere per tuo conto.