A plataforma por trás dos trabalhadores.
Cinco sistemas integrados conferem a cada trabalhador digital Kronaxis identidade persistente, comportamento impulsionado por personalidade, expertise de domínio e julgamento autônomo. Veja como eles trabalham juntos.
Como um trabalhador digital processa uma tarefa
Da solicitação do cliente à ação autônoma em um único pipeline. Cada componente é desenvolvido independentemente, protegido por patente e implantável em infraestrutura soberana.
O núcleo cognitivo
Soul Engine é a arquitetura cognitiva que confere a cada trabalhador digital identidade persistente, planejamento autônomo e tomada de decisão consistente com a personalidade. Ele gerencia três níveis de memória: memória de trabalho (contexto da tarefa atual), memória episódica (histórico de interações) e memória semântica (conhecimento e relacionamentos acumulados).
Os trabalhadores não são reiniciados entre as sessões. Cada interação é lembrada, cada relacionamento é rastreado e cada decisão é informada pelo histórico completo de experiências anteriores. A arquitetura cognitiva foi originalmente construída para atender a requisitos de autenticidade de nível governamental. Esse padrão de engenharia é aplicado a todos os trabalhadores comerciais.
- Memória de três níveis: trabalho, episódica e semântica
- Planejamento autônomo: decomposição de objetivos e execução de tarefas
- Consistência de personalidade: DYNAMICS-8 impulsiona cada decisão
- Escalonamento com base na confiança: sabe quando pedir ajuda a um humano
- Protocolos de transferência: transferências ricas em contexto entre trabalhadores
- Modo co-piloto: o humano pode participar de qualquer conversa em tempo real
Personalidade que impulsiona o comportamento
DYNAMICS-8 é nosso framework proprietário de oito dimensões de personalidade. Ele estende a ciência de personalidade estabelecida com duas dimensões projetadas especificamente para a previsão de comportamento digital: Acuidade (fluência em plataformas digitais) e Impulsividade (decisões rápidas e sensibilidade à recompensa).
Cada trabalhador digital possui um perfil DYNAMICS-8 exclusivo que determina como eles se comunicam, negociam e constroem relacionamentos. Através de suas correções e feedback, o perfil é calibrado para corresponder aos SEUS padrões de comunicação: quanto mais você trabalha com um trabalhador, mais seu estilo se alinha com o que você espera. Cada prospect com quem eles interagem é perfilado contra o mesmo framework, permitindo uma abordagem calibrada por personalidade que nenhuma outra plataforma pode produzir.
Cada dimensão é pontuada de 0,0 a 1,0 com quatro facetas granulares, fornecendo 32 parâmetros comportamentais por trabalhador ou prospect. O modelo é validado contra a literatura publicada de validade de critério e calibrado contra dados demográficos em nível de censo.
Protegido por patente. O pedido de patente do Reino Unido GB 2605150.8 cobre o sistema de simulação cognitiva, incluindo a tomada de decisão impulsionada pela personalidade DYNAMICS-8.
Inferência LLM soberana
Os trabalhadores digitais Kronaxis rodam em nossos próprios modelos de linguagem ajustados, não em APIs de terceiros. Imprint usa uma arquitetura em camadas com adaptadores por função que são trocados dinamicamente sob demanda. Cada função de trabalhador tem seu próprio adaptador ajustado, treinado em dados específicos da função, carregado sem reiniciar o modelo base.
Isso significa que seus dados nunca tocam a infraestrutura de IA em nuvem de terceiros. A cognição central roda inteiramente em hardware que controlamos, com fallback em camadas apenas para operações não sensíveis.
- Inferência soberana: sem dependência de API de terceiros para cognição central
- Adaptadores por função: expertise ajustada em um único modelo base
- Arquitetura em camadas: modelo grande para raciocínio complexo, modelo compacto para tarefas estruturadas
- Troca dinâmica: adaptadores de função carregados por solicitação, sem necessidade de reinicialização
- Pipeline de especialistas: melhoria contínua a partir de cada implantação
O substrato de memória que todos os trabalhadores compartilham
Fabric é a camada de memória compartilhada e coordenação que fica abaixo de cada trabalhador Kronaxis, persona e agente de pesquisa. Em vez de pré-carregar centenas de kilobytes de contexto em cada prompt, os chamadores pedem ao Fabric o que precisam sob demanda: um memorando curado, uma decisão relacionada, um trecho de código, uma conversa anterior. O resultado são prompts mais curtos, menor custo de inferência e continuidade entre sessões que antes não existiam.
Fabric roda como um único serviço MCP em hardware próprio. Vinte e dois endpoints cobrem armazenamento e recuperação de memória, classificação híbrida, consultas de grafo de código entre sessões, federação entre domínios e sinais de feedback que treinam o roteador qual modelo usar em seguida. Por trás dele, fica o Postgres com pgvector e uma camada de embedding Ollama produzindo vetores de 768 dimensões com nomic-embed-text.
- Classificação híbrida: 50% similaridade de cosseno, 30% tsvector Postgres, 20% recência
- Nativo MCP: superfície de ferramenta de primeira classe para qualquer agente que fale o Protocolo de Contexto do Modelo
- Coordenação entre sessões: agentes deixam mensagens duráveis uns para os outros entre domínios
- Índice de grafo de código: grafo de símbolos tree-sitter para consultas estruturais de código sem grep
- Federação: múltiplos domínios podem compartilhar um plano de memória sem mesclar armazenamentos
- Soberano por padrão: Postgres + pgvector + Ollama, sem dependência de IA de terceiros
Automação de UI multiplataforma
Forge é a camada de ação. Trabalhadores digitais podem operar qualquer interface de software: aplicações web, software desktop, aplicativos móveis e sistemas legados. Sem APIs, sem scripts, sem cooperação do fornecedor da aplicação necessária.
Forge usa automação de interface visual impulsionada por ML: ele vê a tela, entende a estrutura da interface e executa tarefas direcionadas a objetivos. Quando a interface muda, Forge se adapta sem intervenção manual.
- Automação visual: opera através da UI, não através de APIs
- Multiplataforma: Android, iOS, Windows, macOS, Linux, web
- Auto-reparo: adapta-se quando as interfaces mudam
- Compressão de modelo: modelos de produção compactos a partir de modelos de treinamento grandes
- Protegido por patente: GB 2605145.8 cobre o método
Cada trabalhador tem um rosto e uma voz
Cada trabalhador digital mantém uma sala de vídeo persistente. Você pode entrar em uma chamada de vídeo com qualquer trabalhador a qualquer momento, dar instruções verbais ou reunir vários trabalhadores em uma reunião de equipe. Os trabalhadores também podem iniciar chamadas para você quando seu julgamento determinar que algo exige sua atenção imediata.
A síntese de voz roda em infraestrutura soberana sem que dados de áudio sejam enviados para serviços de nuvem de terceiros. As características de voz de cada trabalhador e a cadência conversacional são determinadas por seu perfil de personalidade DYNAMICS-8, produzindo estilos de comunicação distintos que permanecem consistentes em todas as interações.
- Vídeo em tempo real: latência inferior a 200ms, salas persistentes por trabalhador
- Síntese de voz soberana: inferência de GPU local, sem dependência de TTS em nuvem
- Personalidade de voz DYNAMICS-8: cada trabalhador tem um estilo de comunicação distinto
- Identidade visual gerada: geração de rosto por IA com sincronização labial em tempo real
- Rede telefônica: chamadas de entrada e saída pela rede telefônica pública
- Memória de três níveis: trabalhadores lembram de cada conversa que você teve
IA que sabe quando pedir ajuda
Todo trabalhador Kronaxis opera dentro de um framework de escalonamento baseado em confiança. Quando um trabalhador encontra uma situação abaixo de seu limiar de confiança, ele para e pede a você. Quando você corrige um trabalhador, essa correção é armazenada na memória persistente e aplicada a todas as interações futuras. O resultado: trabalhadores que ficam mensuravelmente melhores a cada semana que você os utiliza.
Isso não é uma barreira de segurança adicionada a um sistema autônomo. A supervisão humana é o princípio central do design. O modo co-piloto, retornos de chamada proativos, regras de escalonamento e aprendizado de correção são incorporados à arquitetura cognitiva desde o início.
- Limiares de confiança: trabalhadores pausam e escalam quando incertos
- Modo co-piloto: coaching por sussurro ou controle total durante qualquer interação ao vivo
- Retornos de chamada proativos: trabalhadores ligam para você quando uma decisão requer julgamento humano
- Aprendizado de correção: cada correção é armazenada permanentemente e aplicada daqui para frente
- Regras de escalonamento: você define o que requer aprovação e o que os trabalhadores lidam sozinhos
- Trilha de auditoria: cada decisão, escalonamento e correção é registrada
Toda ferramenta de automação existente tem a mesma falha fatal
A automação tradicional depende da cooperação da aplicação: APIs expostas, seletores estáveis, scripts gravados. Quando a aplicação muda, a automação quebra.
Automação Tradicional (RPA, Selenium, Scripts Gravados)
- Seletores CSS/XPath frágeis que quebram a cada atualização da UI
- Requer acesso à API ou inspeção do DOM
- Gravação manual ou script para cada fluxo de trabalho
- Manutenção separada por aplicação, por versão
- Não pode operar aplicações de código fechado ou legadas
- Ferramentas de plataforma única que não transferem
Kronaxis Forge
- Opera através da interface visual: sem seletores, sem DOM
- Não requer acesso à API e nenhuma cooperação do fornecedor
- Aprende a estrutura da interface autonomamente: sem gravação
- Auto-repara quando a UI da aplicação muda
- Funciona em qualquer aplicação com interface gráfica
- Um motor em Android, iOS, Windows, macOS, Linux, Web
Suporte de plataforma
O mesmo motor Forge opera em todas as principais plataformas através de uma interface de driver unificada.
O que torna esta plataforma diferente
Seis camadas de diferenciação tecnológica que se compõem a cada implantação.
Cada implantação melhora cada trabalhador
Um loop de melhoria de quatro estágios é executado automaticamente para cada função de trabalhador. Suas correções, seus padrões, seu conhecimento de domínio alimentam diretamente os modelos que impulsionam todos os trabalhadores desse tipo.
Veja a tecnologia em ação
Implante uma equipe de vendas completa e veja como esses sistemas trabalham juntos para prospectar, qualificar e fechar em seu nome.