디지털 워커가 작업을 처리하는 방법
고객 요청부터 자율적인 행동까지 단일 파이프라인으로. 각 구성 요소는 독립적으로 개발되었으며, 특허로 보호되고, 독립적인 인프라에 배포 가능합니다.
인지 코어
Soul Engine은 모든 디지털 워커에게 영구적인 정체성, 자율적인 계획, 그리고 성격에 일관된 의사결정을 부여하는 인지 아키텍처입니다. 이는 세 가지 계층의 메모리를 관리합니다: 작업 메모리(현재 작업 컨텍스트), 에피소드 메모리(상호작용 이력), 그리고 의미론적 메모리(축적된 지식 및 관계).
워커는 세션 간에 재설정되지 않습니다. 모든 상호작용은 기억되고, 모든 관계는 추적되며, 모든 결정은 이전 경험의 전체 이력을 바탕으로 이루어집니다. 이 인지 아키텍처는 원래 정부 수준의 진정성 요구사항을 충족하도록 구축되었습니다. 이 엔지니어링 표준은 모든 상업용 워커에 적용됩니다.
- 세 가지 계층의 메모리: 작업, 에피소드, 의미론적
- 자율적 계획: 목표 분해 및 작업 실행
- 성격 일관성: DYNAMICS-8이 모든 결정을 주도
- 신뢰도 기반 에스컬레이션: 언제 사람에게 도움을 요청해야 하는지 인지
- 핸드오프 프로토콜: 워커 간의 풍부한 컨텍스트 전송
- 코파일럿 모드: 사람이 실시간으로 모든 대화에 참여 가능
행동을 이끄는 성격
DYNAMICS-8은 당사의 독점적인 8차원 성격 프레임워크입니다. 이는 기존 성격 과학을 확장하여 디지털 행동 예측을 위해 특별히 구축된 두 가지 차원, 즉 Acuity(디지털 플랫폼 유창성)와 Impulsivity(즉각적인 결정 및 보상 민감도)를 포함합니다.
모든 디지털 워커는 고유한 DYNAMICS-8 프로필을 가지며, 이는 그들이 소통하고, 협상하고, 관계를 구축하는 방식을 결정합니다. 귀하의 수정 및 피드백을 통해 프로필은 귀하의 커뮤니케이션 표준에 맞춰 조정됩니다. 워커와 더 많이 작업할수록 그들의 스타일은 귀하가 기대하는 바에 더 가깝게 일치합니다. 그들이 상호작용하는 모든 잠재 고객은 동일한 프레임워크에 따라 프로파일링되어, 다른 어떤 플랫폼도 생성할 수 없는 성격에 맞춰진 아웃리치를 가능하게 합니다.
각 차원은 0.0에서 1.0까지 4개의 세분화된 측면으로 점수가 매겨지며, 워커 또는 잠재 고객당 32개의 행동 매개변수를 제공합니다. 이 모델은 발표된 기준 타당성 문헌에 대해 검증되었으며, 인구조사 수준의 인구 통계 데이터에 대해 보정되었습니다.
특허 보호. 영국 특허 출원 GB 2605150.8은 DYNAMICS-8 성격 기반 의사결정을 포함한 인지 시뮬레이션 시스템을 다룹니다.
독립적인 LLM 추론
Kronaxis 디지털 워커는 타사 API가 아닌 자체 미세 조정된 언어 모델에서 실행됩니다. Imprint는 온디맨드로 핫 스왑되는 역할별 어댑터를 갖춘 계층형 아키텍처를 사용합니다. 각 워커 역할은 역할별 데이터로 훈련된 자체 미세 조정 어댑터를 가지며, 기본 모델을 다시 시작하지 않고 로드됩니다.
이는 귀하의 데이터가 타사 클라우드 AI 인프라에 절대 닿지 않는다는 것을 의미합니다. 핵심 인지 기능은 당사가 제어하는 하드웨어에서 전적으로 실행되며, 민감하지 않은 작업에 대해서만 계층형 폴백이 제공됩니다.
- 독립적인 추론: 핵심 인지 기능에 대한 타사 API 의존성 없음
- 역할별 어댑터: 단일 기본 모델에 대한 미세 조정된 전문성
- 계층형 아키텍처: 복잡한 추론을 위한 대규모 모델, 구조화된 작업을 위한 소형 모델
- 핫 스와핑: 요청별로 역할 어댑터 로드, 재시작 불필요
- 전문가 파이프라인: 모든 배포를 통한 지속적인 개선
모든 워커가 공유하는 메모리 기판
Fabric은 모든 Kronaxis 워커, 페르소나 및 연구 에이전트 아래에 있는 공유 메모리 및 조정 계층입니다. 모든 프롬프트에 수백 킬로바이트의 컨텍스트를 미리 로드하는 대신, 호출자는 Fabric에 필요한 것을 온디맨드로 요청합니다: 선별된 메모, 관련 결정, 코드 조각, 이전 대화. 그 결과는 더 짧은 프롬프트, 낮은 추론 비용, 그리고 이전에는 없었던 세션 간의 연속성입니다.
Fabric은 자체 하드웨어에서 단일 MCP 서비스로 실행됩니다. 22개의 엔드포인트는 메모리 저장 및 검색, 하이브리드 랭킹, 세션 간 조정, 코드 그래프 쿼리, 자산 간 연동, 그리고 다음에 사용할 모델을 라우터에 훈련시키는 피드백 신호를 다룹니다. 그 뒤에는 pgvector가 있는 Postgres와 nomic-embed-text로 768차원 벡터를 생성하는 Ollama 임베딩 계층이 있습니다.
- 하이브리드 랭킹: 코사인 유사도 50%, Postgres tsvector 30%, 최신성 20%
- MCP 네이티브: 모델 컨텍스트 프로토콜을 사용하는 모든 에이전트를 위한 일급 도구 인터페이스
- 세션 간 조정: 에이전트가 자산 간에 서로를 위한 영구적인 메시지를 남김
- 코드 그래프 인덱스: grep 없이 구조적 코드 쿼리를 위한 tree-sitter 심볼 그래프
- 연동: 여러 자산이 저장소를 병합하지 않고 메모리 평면을 공유할 수 있음
- 기본적으로 독립적: Postgres + pgvector + Ollama, 타사 AI 의존성 없음
크로스 플랫폼 UI 자동화
Forge는 액션 계층입니다. 디지털 워커는 웹 애플리케이션, 데스크톱 소프트웨어, 모바일 앱, 레거시 시스템 등 모든 소프트웨어 인터페이스를 조작할 수 있습니다. API, 스크립팅, 애플리케이션 공급업체의 협조가 필요 없습니다.
Forge는 ML 기반 시각적 인터페이스 자동화를 사용합니다. 화면을 보고, 인터페이스 구조를 이해하며, 목표 지향적인 작업을 실행합니다. 인터페이스가 변경되어도 Forge는 수동 개입 없이 적응합니다.
- 시각적 자동화: API가 아닌 UI를 통해 작동
- 크로스 플랫폼: Android, iOS, Windows, macOS, Linux, 웹
- 자가 치유: 인터페이스 변경 시 적응
- 모델 압축: 대규모 훈련 모델에서 소형 생산 모델 생성
- 특허 보호: GB 2605145.8이 해당 방법을 다룸
모든 워커는 얼굴과 목소리를 가집니다
모든 디지털 워커는 영구적인 화상 회의실을 유지합니다. 언제든지 어떤 워커와도 화상 통화에 참여하여 구두 지시를 내리거나, 여러 워커를 팀 회의에 참여시킬 수 있습니다. 워커는 또한 그들의 판단에 따라 즉각적인 주의가 필요한 상황이라고 판단될 때 귀하에게 전화를 걸 수도 있습니다.
음성 합성은 독립적인 인프라에서 실행되며, 오디오 데이터는 타사 클라우드 서비스로 전송되지 않습니다. 각 워커의 음성 특성과 대화 리듬은 DYNAMICS-8 성격 프로필에 의해 결정되어, 모든 상호작용에서 일관성을 유지하는 독특한 커뮤니케이션 스타일을 생성합니다.
- 실시간 비디오: 200ms 미만 지연 시간, 워커별 영구 회의실
- 독립적인 음성 합성: 온프레미스 GPU 추론, 클라우드 TTS 의존성 없음
- DYNAMICS-8 음성 성격: 각 워커는 독특한 커뮤니케이션 스타일을 가짐
- 생성된 시각적 정체성: 실시간 립싱크를 통한 AI 얼굴 생성
- 전화 네트워크: 공중 전화망을 통한 수신 및 발신 통화
- 세 가지 계층의 메모리: 워커는 귀하가 나눈 모든 대화를 기억합니다
언제 도움을 요청해야 할지 아는 AI
모든 Kronaxis 워커는 신뢰도 기반 에스컬레이션 프레임워크 내에서 작동합니다. 워커가 신뢰도 임계값 미만의 상황에 직면하면, 멈추고 귀하에게 질문합니다. 귀하가 워커를 수정하면, 해당 수정 사항은 영구 메모리에 저장되어 모든 미래 상호작용에 적용됩니다. 그 결과: 귀하가 사용할수록 매주 눈에 띄게 개선되는 워커들입니다.
이것은 자율 시스템에 덧붙여진 가드레일이 아닙니다. 인간 감독은 핵심 설계 원칙입니다. 코파일럿 모드, 사전 예방적 콜백, 에스컬레이션 규칙, 그리고 수정 학습은 인지 아키텍처에 처음부터 내장되어 있습니다.
- 신뢰도 임계값: 불확실할 때 워커가 일시 중지하고 에스컬레이션
- 코파일럿 모드: 모든 실시간 상호작용 중 속삭임 코칭 또는 완전한 인계
- 사전 예방적 콜백: 결정에 인간의 판단이 필요할 때 워커가 귀하에게 전화
- 수정 학습: 모든 수정 사항은 영구적으로 저장되고 향후 적용됨
- 에스컬레이션 규칙: 승인이 필요한 사항과 워커가 단독으로 처리할 사항을 귀하가 정의
- 감사 추적: 모든 결정, 에스컬레이션, 수정 사항이 기록됨
모든 기존 자동화 도구는 동일한 치명적인 결함을 가지고 있습니다
전통적인 자동화는 애플리케이션의 협조에 의존합니다: 노출된 API, 안정적인 선택자, 기록된 스크립트. 애플리케이션이 변경되면 자동화가 중단됩니다.
전통적인 자동화 (RPA, Selenium, 기록된 스크립트)
- 모든 UI 업데이트 시 깨지는 취약한 CSS/XPath 선택자
- API 접근 또는 DOM 검사 필요
- 모든 워크플로우에 대한 수동 기록 또는 스크립팅
- 애플리케이션 및 버전별 개별 유지보수
- 클로즈드 소스 또는 레거시 애플리케이션 작동 불가
- 전송되지 않는 단일 플랫폼 도구
Kronaxis Forge
- 시각적 인터페이스를 통해 작동: 선택자 없음, DOM 없음
- API 접근 및 공급업체 협조 불필요
- 인터페이스 구조를 자율적으로 학습: 기록 불필요
- 애플리케이션 UI 변경 시 자가 치유
- 그래픽 인터페이스가 있는 모든 애플리케이션에서 작동
- Android, iOS, Windows, macOS, Linux, 웹 전반에 걸친 단일 엔진
플랫폼 지원
동일한 Forge 엔진이 통합 드라이버 인터페이스를 통해 모든 주요 플랫폼에서 작동합니다.
이 플랫폼이 다른 점
모든 배포를 통해 강화되는 6가지 기술 차별화 계층.
모든 배포가 모든 워커를 더 좋게 만듭니다
각 워커 역할에 대해 4단계 개선 루프가 자동으로 실행됩니다. 귀하의 수정 사항, 귀하의 표준, 귀하의 도메인 지식이 해당 유형의 모든 워커를 구동하는 모델에 직접 반영됩니다.