Plattformen bak arbeiderne.
Fem integrerte systemer gir hver Kronaxis digital arbeider vedvarende identitet, personlighetsdrevet atferd, domenekunnskap og autonom dømmekraft. Slik fungerer de sammen.
Hvordan en digital arbeider behandler en oppgave
Fra kundehenvendelse til autonom handling i en enkelt pipeline. Hver komponent er uavhengig utviklet, patentbeskyttet og kan utplasseres på suveren infrastruktur.
Den kognitive kjernen
Soul Engine er den kognitive arkitekturen som gir hver digital arbeider vedvarende identitet, autonom planlegging og personlighetskonsistent beslutningstaking. Den administrerer tre nivåer av minne: arbeidsminne (nåværende oppgavekontekst), episodisk minne (interaksjonshistorikk) og semantisk minne (akkumulert kunnskap og relasjoner).
Arbeidere nullstilles ikke mellom økter. Hver interaksjon huskes, hver relasjon spores, og hver beslutning informeres av hele historikken fra tidligere erfaringer. Den kognitive arkitekturen ble opprinnelig bygget for autentisitetskrav på myndighetsnivå. Den ingeniørstandarden anvendes på hver kommersielle arbeider.
- Tre-nivå minne: arbeids-, episodisk og semantisk
- Autonom planlegging: måldekomponering og oppgaveutførelse
- Personlighetskonsistens: DYNAMICS-8 styrer hver beslutning
- Konfidens-gated eskalering: vet når den skal spørre et menneske
- Overleveringsprotokoller: kontekst-rike overføringer mellom arbeidere
- Co-pilot modus: menneske kan bli med i enhver samtale i sanntid
Personlighet som driver atferd
DYNAMICS-8 er vårt proprietære åttedimensjonale personlighetsrammeverk. Det utvider etablert personlighetsvitenskap med to dimensjoner spesialbygd for prediksjon av digital atferd: Akuitet (flyt i digitale plattformer) og Impulsivitet (raske beslutninger og belønningsfølsomhet).
Hver digital arbeider har en unik DYNAMICS-8 profil som bestemmer hvordan de kommuniserer, forhandler og bygger relasjoner. Gjennom dine korreksjoner og tilbakemeldinger kalibreres profilen til å matche DINE kommunikasjonsstandarder: jo mer du jobber med en arbeider, jo tettere samsvarer stilen deres med det du forventer. Hver prospekt de samhandler med profileres mot det samme rammeverket, noe som muliggjør personlighetskalibrert utreaching som ingen annen plattform kan produsere.
Hver dimensjon scores fra 0,0 til 1,0 med fire granulære fasetter, noe som gir 32 atferdsparametere per arbeider eller prospekt. Modellen er validert mot publisert litteratur om kriterievaliditet og kalibrert mot demografiske data på sensusnivå.
Patentbeskyttet. Britisk patentanmeldelse GB 2605150.8 dekker det kognitive simuleringssystemet, inkludert DYNAMICS-8 personlighetsdrevet beslutningstaking.
Suveren LLM-inferens
Kronaxis digitale arbeidere kjører på våre egne finjusterte språkmodeller, ikke tredjeparts API-er. Imprint bruker en lagdelt arkitektur med rolle-spesifikke adaptere som byttes dynamisk ved behov. Hver arbeiderrolle har sin egen finjusterte adapter trent på rolle-spesifikke data, lastet uten omstart av basemodellen.
Dette betyr at dine data aldri berører tredjeparts skytjeneste-AI-infrastruktur. Kjerne-kognisjon kjører utelukkende på maskinvare vi kontrollerer, med lagdelt tilbakefall kun for ikke-sensitive operasjoner.
- Suveren inferens: ingen avhengighet av tredjeparts API-er for kjerne-kognisjon
- Rolle-spesifikke adaptere: finjustert ekspertise på en enkelt basemodell
- Lagdelt arkitektur: stor modell for kompleks resonnering, kompakt modell for strukturerte oppgaver
- Dynamisk bytte: rolle-adaptere lastes per forespørsel, ingen omstart nødvendig
- Ekspert-pipeline: kontinuerlig forbedring fra hver utplassering
Minne-substratet hver arbeider deler
Fabric er det delte minnet og koordineringslaget som ligger under hver Kronaxis arbeider, persona og forskningsagent. I stedet for å forhåndslaste hundrevis av kilobyte med kontekst inn i hver prompt, spør oppkallere Fabric om det de trenger ved behov: et kuratert notat, en relatert beslutning, et kodestykke, en tidligere samtale. Resultatet er kortere prompter, lavere inferenskostnader og kontinuitet på tvers av økter som tidligere ikke fantes.
Fabric kjører som en enkelt MCP-tjeneste på eid maskinvare. Tjue-to endepunkter dekker lagring og gjenfinning av minne, hybrid rangering, koordinering på tvers av økter, spørringer mot kodegraf, føderasjon mellom domener, og tilbakemeldingssignaler som trener ruteren hvilken modell som skal brukes neste gang. Bak ligger Postgres med pgvector og et Ollama-embedding-lag som produserer 768-dimensjonale vektorer med nomic-embed-text.
- Hybrid rangering: 50% cosinus-likhet, 30% Postgres tsvector, 20% nylighet
- MCP-native: Førsteklasses verktøyflate for enhver agent som snakker Model Context Protocol
- Koordinering på tvers av økter: agenter etterlater varige meldinger for hverandre på tvers av domener
- Kodegraf-indeks: tree-sitter symbolgraf for strukturelle kodespørringer uten grep
- Føderasjon: flere domener kan dele et minneplan uten å slå sammen lagre
- Suveren som standard: Postgres + pgvector + Ollama, ingen avhengighet av tredjeparts AI
Plattform-overgripende UI-automatisering
Forge er handlingslaget. Digitale arbeidere kan operere ethvert programgrensesnitt: webapplikasjoner, stasjonær programvare, mobilapper og eldre systemer. Ingen API-er, ingen skripting, ingen samarbeid fra applikasjonsleverandøren kreves.
Forge bruker ML-drevet visuell grensesnittautomatisering: den ser skjermen, forstår grensesnittstrukturen og utfører målstyrte oppgaver. Når grensesnittet endres, tilpasser Forge seg uten manuell inngripen.
- Visuell automatisering: opererer gjennom brukergrensesnittet, ikke gjennom API-er
- Plattform-overgripende: Android, iOS, Windows, macOS, Linux, web
- Selvreparerende: tilpasser seg når grensesnitt endres
- Modellkomprimering: kompakte produksjonsmodeller fra store treningsmodeller
- Patentbeskyttet: GB 2605145.8 dekker metoden
Hver arbeider har et ansikt og en stemme
Hver digitale arbeider opprettholder et vedvarende videorom. Du kan bli med i en videosamtale med enhver arbeider når som helst, gi verbale instruksjoner, eller samle flere arbeidere i et teammøte. Arbeidere kan også initiere samtaler til deg når deres dømmekraft tilsier at noe krever din umiddelbare oppmerksomhet.
Stemmesyntese kjører på suveren infrastruktur uten at lyddata sendes til tredjeparts skytjenester. Hver arbeiders stemmekarakteristikker og samtaledynamikk bestemmes av deres DYNAMICS-8 personlighetsprofil, noe som gir distinkte kommunikasjonsstiler som forblir konsistente på tvers av hver interaksjon.
- Sanntidsvideo: under 200 ms latens, vedvarende rom per arbeider
- Suveren stemmesyntese: lokal GPU-inferens, ingen avhengighet av skytjeneste TTS
- DYNAMICS-8 stemmepersonlighet: hver arbeider har en distinkt kommunikasjonsstil
- Generert visuell identitet: AI-ansiktsgenerering med sanntids leppesynkronisering
- Telefonnettverk: innkommende og utgående samtaler over det offentlige telefonnettet
- Tre-nivå minne: arbeidere husker hver samtale du har hatt
AI som vet når den skal be om hjelp
Hver Kronaxis arbeider opererer innenfor et konfidens-gated eskalering rammeverk. Når en arbeider støter på en situasjon under sin konfidens-terskel, stopper den og spør deg. Når du korrigerer en arbeider, lagres den korreksjonen i vedvarende minne og anvendes på alle fremtidige interaksjoner. Resultatet: arbeidere som blir målbart bedre hver uke du bruker dem.
Dette er ikke en sikkerhetsbarriere festet til et autonomt system. Menneskelig tilsyn er kjerne designprinsippet. Co-pilot modus, proaktive tilbakeringinger, eskalering regler og korreksjonslæring er bygget inn i den kognitive arkitekturen fra grunnen av.
- Konfidens-terskler: arbeidere stopper og eskalerer når de er usikre
- Co-pilot modus: hvisket coaching eller full overtakelse under enhver live interaksjon
- Proaktive tilbakeringinger: arbeidere ringer deg når en beslutning krever menneskelig dømmekraft
- Korreksjonslæring: hver korreksjon lagres permanent og anvendes fremover
- Eskaleringsregler: du definerer hva som krever godkjenning og hva arbeiderne håndterer alene
- Revisjonsspor: hver beslutning, eskalering og korreksjon logges
Alle eksisterende automatiseringsverktøy har den samme fatale feilen
Tradisjonell automatisering avhenger av at applikasjonen samarbeider: eksponerte API-er, stabile selektorer, innspilte skript. Når applikasjonen endres, bryter automatiseringen sammen.
Tradisjonell Automatisering (RPA, Selenium, Innspilte Skript)
- Skjøre CSS/XPath-selektorer som bryter ved hver UI-oppdatering
- Krever API-tilgang eller DOM-inspeksjon
- Manuell innspilling eller skripting for hver arbeidsflyt
- Separat vedlikehold per applikasjon, per versjon
- Kan ikke operere lukket kildekode eller eldre applikasjoner
- Verktøy for én plattform som ikke overføres
Kronaxis Forge
- Opererer gjennom det visuelle grensesnittet: ingen selektorer, ingen DOM
- Krever ingen API-tilgang og ingen leverandørsamarbeid
- Lærer grensesnittstruktur autonomt: ingen innspilling
- Selvreparerer seg når applikasjonens UI endres
- Fungerer på enhver applikasjon med et grafisk grensesnitt
- Én motor på tvers av Android, iOS, Windows, macOS, Linux, Web
Plattformstøtte
Samme Forge-motor opererer på tvers av alle store plattformer gjennom et enhetlig drivergrensesnitt.
Hva gjør denne plattformen annerledes
Seks lag med teknologisk differensiering som forsterkes med hver utplassering.
Hver utplassering gjør hver arbeider bedre
En fire-trinns forbedringssløyfe kjører automatisk for hver arbeiderrolle. Dine korreksjoner, dine standarder, din domenekunnskap mates direkte inn i modellene som driver hver arbeider av den typen.
Se teknologien i aksjon
Utplasser et fullt salgsteam og se hvordan disse systemene jobber sammen for å prospektere, kvalifisere og lukke på dine vegne.