デジタルワーカーがタスクを処理する方法
顧客からのリクエストから自律的なアクションまで、単一のパイプラインで実行されます。各コンポーネントは独立して開発され、特許で保護されており、ソーバリンインフラストラクチャにデプロイ可能です。
認知コア
Soul Engineは、すべてのデジタルワーカーに永続的なアイデンティティ、自律的な計画能力、パーソナリティに一貫した意思決定能力を与える認知アーキテクチャです。ワーキングメモリ（現在のタスクコンテキスト）、エピソードメモリ（インタラクション履歴）、セマンティックメモリ（蓄積された知識と関係性）の3つの階層のメモリを管理します。
ワーカーはセッション間でリセットされません。すべてのインタラクションは記憶され、すべての関係性は追跡され、すべての意思決定は過去の経験の全履歴に基づいています。この認知アーキテクチャは、元々政府グレードの真正性要件を満たすために構築されました。そのエンジニアリング標準が、すべての商用ワーカーに適用されています。
- 3階層メモリ：ワーキング、エピソード、セマンティック
- 自律計画：目標分解とタスク実行
- パーソナリティの一貫性：DYNAMICS-8がすべての意思決定を推進
- 信頼度ゲート付きエスカレーション：人間への質問が必要なタイミングを知っている
- 引き継ぎプロトコル：ワーカー間のコンテキストリッチな転送
- コパイロットモード：人間がリアルタイムで任意の会話に参加可能
行動を推進するパーソナリティ
DYNAMICS-8は、当社の独自開発した8次元パーソナリティフレームワークです。確立されたパーソナリティ科学に加え、デジタル行動予測に特化した2つの次元（Acuity：デジタルプラットフォームの流暢さ、Impulsivity：即時的な意思決定と報酬感受性）を拡張しています。
すべてのデジタルワーカーは独自のDYNAMICS-8プロファイルを持ち、それがコミュニケーション、交渉、関係構築の方法を決定します。あなたの修正とフィードバックを通じて、プロファイルはあなたのコミュニケーション基準に一致するように調整されます。ワーカーと作業するほど、そのスタイルはあなたの期待に近づきます。彼らがインタラクションするすべての見込み客も同じフレームワークでプロファイリングされ、他のプラットフォームでは不可能なパーソナリティに合わせたアウトリーチを可能にします。
各次元は0.0から1.0でスコアリングされ、4つの詳細な側面を持つため、ワーカーまたは見込み客ごとに32の行動パラメータが存在します。このモデルは、公開されている基準妥当性文献に基づいて検証され、国勢調査レベルの人口統計データに対してキャリブレーションされています。
特許保護。英国特許出願GB 2605150.8は、DYNAMICS-8パーソナリティ駆動の意思決定を含む認知シミュレーションシステムをカバーしています。
ソーバリンLLM推論
Kronaxisデジタルワーカーは、サードパーティAPIではなく、当社独自のファインチューニングされた言語モデルで動作します。Imprintは、オンデマンドでホットスワップされるロールアダプターを備えた階層型アーキテクチャを使用します。各ワーカーロールには、ロール固有のデータでトレーニングされた独自のファインチューニングアダプターがあり、ベースモデルを再起動せずにロードされます。
これにより、お客様のデータがサードパーティのクラウドAIインフラストラクチャに触れることはありません。コア認知は、当社が制御するハードウェア上で完全に実行され、非機密性の操作のみに階層的なフォールバックが適用されます。
- ソーバリン推論：コア認知のためのサードパーティAPI依存なし
- ロール別アダプター：単一ベースモデルでのファインチューニングされた専門知識
- 階層型アーキテクチャ：複雑な推論のための大規模モデル、構造化タスクのためのコンパクトモデル
- ホットスワップ：リクエストごとにロードされるロールアダプター、再起動不要
- エキスパートパイプライン：すべてのデプロイメントからの継続的な改善
すべてのワーカーが共有するメモリ基盤
Fabricは、すべてのKronaxisワーカー、ペルソナ、リサーチエージェントの下に位置する共有メモリと調整レイヤーです。すべてのプロンプトに数百キロバイトのコンテキストを事前にロードする代わりに、呼び出し元は必要に応じてFabricに要求します：キュレーションされたメモ、関連する決定、コードの一部、以前の会話など。結果として、プロンプトが短くなり、推論コストが削減され、以前はなかったセッション間の継続性が生まれます。
Fabricは、所有ハードウェア上で単一のMCPサービスとして実行されます。22のエンドポイントが、メモリの保存と取得、ハイブリッドランキング、クロスセッション調整、コードグラフクエリ、エステート間のフェデレーション、そして次に使用するモデルをトレーニングするルーターをトレーニングするフィードバック信号をカバーします。その背後には、pgvectorを備えたPostgresと、nomic-embed-textで768次元ベクトルを生成するOllama埋め込み層があります。
- ハイブリッドランキング：50%コサイン類似度、30% Postgres tsvector、20% recency
- MCPネイティブ：Model Context Protocolを話すあらゆるエージェント向けのファーストクラスツールサーフェス
- クロスセッション調整：エージェントはエステート間で永続的なメッセージを残す
- コードグラフインデックス：grepなしの構造的コードクエリのためのtree-sitterシンボルグラフ
- フェデレーション：複数のエステートは、ストアをマージすることなくメモリプレーンを共有できる
- デフォルトでソーバリン：Postgres + pgvector + Ollama、サードパーティAI依存なし
クロスプラットフォームUI自動化
Forgeはアクションレイヤーです。デジタルワーカーは、Webアプリケーション、デスクトップソフトウェア、モバイルアプリ、レガシーシステムなど、あらゆるソフトウェアインターフェースを操作できます。API不要、スクリプト不要、アプリケーションベンダーの協力も不要です。
ForgeはML駆動のビジュアルインターフェース自動化を使用します。画面を見て、インターフェース構造を理解し、目標指向のタスクを実行します。インターフェースが変更されても、Forgeは手動介入なしで適応します。
- ビジュアル自動化：API経由ではなく、UIを通じて操作
- クロスプラットフォーム：Android, iOS, Windows, macOS, Linux, Web
- セルフヒーリング：インターフェース変更時に適応
- モデル圧縮：大規模トレーニングモデルからのコンパクトなプロダクションモデル
- 特許保護：GB 2605145.8がその方法をカバー
すべてのワーカーに顔と声がある
すべてのデジタルワーカーは、永続的なビデオルームを維持しています。いつでも任意のワーカーとのビデオ通話に参加し、口頭で指示を与えたり、複数のワーカーをチーム会議に招集したりできます。ワーカーは、人間の判断が必要と判断した場合、あなたに電話をかけることもできます。
音声合成はソーバリンインフラストラクチャ上で実行され、オーディオデータはサードパーティのクラウドサービスに送信されません。各ワーカーの音声特性と会話のペースは、DYNAMICS-8パーソナリティプロファイルによって決定され、すべてのインタラクションで一貫性を保つ、明確なコミュニケーションスタイルを生み出します。
- リアルタイムビデオ：200ms未満の遅延、ワーカーごとの永続的なルーム
- ソーバリン音声合成：オンプレミスGPU推論、クラウドTTS依存なし
- DYNAMICS-8音声パーソナリティ：各ワーカーは明確なコミュニケーションスタイルを持つ
- 生成されたビジュアルアイデンティティ：リアルタイムリップシンクを備えたAI顔生成
- 電話ネットワーク：公衆電話網経由でのインバウンドおよびアウトバウンド通話
- 3階層メモリ：ワーカーはあなたが持ったすべての会話を記憶する
助けを求めるタイミングを知っているAI
すべてのKronaxisワーカーは、信頼度ゲート付きのエスカレーションフレームワーク内で動作します。ワーカーが信頼度しきい値を下回る状況に遭遇した場合、停止してあなたに尋ねます。ワーカーを修正すると、その修正は永続メモリに保存され、将来のすべてのインタラクションに適用されます。結果として、使用するにつれて毎週測定可能に改善されるワーカーが得られます。
これは、自律システムに後付けされたガードレールではありません。ヒューマンオーバーサイトはコア設計原則です。コパイロットモード、プロアクティブなコールバック、エスカレーションルール、修正学習は、最初から認知アーキテクチャに組み込まれています。
- 信頼度しきい値：ワーカーは不確かな場合に停止してエスカレート
- コパイロットモード：ライブインタラクション中のウィスパーコーチングまたは完全な引き継ぎ
- プロアクティブなコールバック：ワーカーは人間の判断が必要な決定についてあなたに電話する
- 修正学習：すべての修正は永続的に保存され、今後適用される
- エスカレーションルール：承認が必要なものとワーカーが単独で処理するものあなたが定義する
- 監査証跡：すべての決定、エスカレーション、修正が記録される
既存の自動化ツールにはすべて同じ致命的な欠陥がある
従来の自動化は、アプリケーションの協力に依存します：公開されたAPI、安定したセレクター、記録されたスクリプト。アプリケーションが変更されると、自動化は壊れます。
従来の自動化（RPA、Selenium、記録されたスクリプト）
- UIの更新ごとに壊れる脆いCSS/XPathセレクター
- APIアクセスまたはDOM検査が必要
- すべてのワークフローを手動で記録またはスクリプト化
- アプリケーションごと、バージョンごとに個別のメンテナンス
- ソースコード非公開またはレガシーアプリケーションを操作できない
- 転送されない単一プラットフォームツール
Kronaxis Forge
- ビジュアルインターフェースを通じて操作：セレクター不要、DOM不要
- APIアクセスやベンダーの協力が不要
- インターフェース構造を自律的に学習：記録不要
- アプリケーションUIが変更されても自己修復
- グラフィカルインターフェースを持つあらゆるアプリケーションで動作
- Android、iOS、Windows、macOS、Linux、Web全体で1つのエンジン
プラットフォームサポート
同じForgeエンジンが、統一されたドライバーインターフェースを通じてすべての主要プラットフォームで動作します。
このプラットフォームは何が違うのか
6つのテクノロジー差別化レイヤーが、デプロイごとに複利で効果を発揮します。
すべてのデプロイメントがすべてのワーカーを改善する
各ワーカーロールに対して、4段階の改善ループが自動的に実行されます。あなたの修正、あなたの基準、あなたのドメイン知識が、そのタイプのすべてのワーカーを動かすモデルに直接フィードされます。