Let AI handle repetitive enterprise work,
avec approbations et audits dans un flux fluide et unifié.
ARI turns natural-language requests into action, routes them for human approval, and publishes the results.
Clevi designed ARI to turn AI pilots into real business processes.
AI experiments never make it into day-to-day operations
Chatbots and AI experiments keep multiplying, but without links to real workflows they remain siloed. Each tool is managed separately, and pilots stall without organization-wide governance.
You cannot trace or audit what AI has done
There is no record of which documents AI used, how it reached a decision, or who approved it. That makes AI tools difficult to use under regulatory or internal audit requirements.
AI can execute high-risk actions without oversight
When AI can call APIs, modify external systems, or deploy code, control becomes difficult. Enterprises cannot accept a system that performs high-risk actions without human review.
AI loses your organizational context
Internal documents, policies, terminology, and work history do not carry over to AI, so teams must explain the context every time. Organizational knowledge never compounds into an AI asset.
Long-running AI work is impossible to follow
Pour les tâches d’IA qui prennent plusieurs minutes ou plus, vous ne pouvez pas voir les états intermédiaires ni déterminer précisément où une erreur s’est produite. Ce n’est pas un modèle de production fiable.
Recevoir une demande
Lock criteria
Execute
Human approval
Action externe
Publish result
Contrôles d’approbation
High-risk actions never run without human review. Set approval policies by task type and access level, and automatically block unapproved work.
Audit logs
Audit every AI action at any time. ARI records the complete execution history from request to result in a traceable format for internal audit and compliance.
Accumulation des connaissances
Manage context as an organizational asset. Internal documents, work history, and decision evidence accumulate so AI can work from knowledge unique to your organization.
Point de terminaison médié par le serveur
ARI brokers code-execution requests on the server, so clients never need direct access to the execution environment.
Workspace Guard
Policies limit which files and systems ARI can access while operating as a coding agent.
Approval for risky actions
Les commandes à haut risque proposées par ARI s’exécutent uniquement après un examen humain, ce qui donne à votre organisation un contrôle direct sur la portée de l’automatisation.
Verifiable deliverables
ARI stores execution evidence and history with every piece of code, document, and output it creates, so provenance is always available.
Remote file experience
ARI works on files in remote environments while an intuitive interface lets users review and edit the results.
Memory write-back controls
Policies govern what ARI may learn or write to memory during a task, preventing unintended context contamination.
Indépendance des adaptateurs
ARI n’est pas lié à un LLM ou à une plateforme de codage en particulier. Les flux de travail restent intacts lorsque vous changez le modèle sous-jacent ou l’environnement d’exécution.
Production operability
Surveillez les états des tâches, les erreurs et l’historique des nouvelles tentatives à la profondeur requise en production, et exploitez des agents d’IA sans boîte noire.
Automatisation des rapports
Workflow automation
Code deployment
ARI n’est pas un autre agent. Il s’agit d’un plan de contrôle des opérations, des accès et des audits qui permet à plusieurs agents et outils de s’exécuter en toute sécurité dans les flux de travail de l’entreprise.
| Alternative | Strength | Limitation | What ARI adds |
|---|---|---|---|
| General chatbot / RAG | Questions-réponses rapides et réponses sur les documents | Limited execution, approval, external actions, and publishing | Unifies retrieval, execution, approval, and publishing |
| Assistants de codage IDE (Copilot, Cursor) |
Améliore la productivité individuelle des développeurs | Often disconnected from enterprise workflows, remote endpoints, and audit | Brings coding work into Clevi access, approval, evidence, and publishing flows |
| Agents autonomes (OpenHands, Devin) |
File editing, shell access, testing, and long-running coding tasks | Les agents ont tendance à gérer leur propre mémoire, leurs outils et l’état de leur session | ARI uses only the execution plane while the server owns policy, memory, approvals, and artifacts |
| Agent frameworks (LangGraph, AutoGen) |
Permet aux développeurs de coder facilement des flux d’agents | Requires custom implementation of operational UI, ACLs, domain data, and endpoint queues | Les complète avec des opérations Clevi intégrées |
| RPA / traditional workflows | Structured process automation and system integration | Weak at unstructured retrieval, natural-language reasoning, and code changes | Combines LLMs, AgentLoop, Toolset, Memory, and Code Agent with explicit workflows |
* This comparison reflects typical product characteristics. Specific capabilities may vary by version and configuration.
ARI does not create another agent. It is a control plane that lets existing AI agents and tools run safely within enterprise workflows.
Il regroupe vos outils d’IA existants, vos agents de codage externes et vos systèmes internes dans une seule exécution traçable.
Its adapter-independent design avoids platform lock-in and connects to ERPs, document systems, collaboration tools, code repositories, and more.
For example, actions that exceed the criteria your organization has defined — such as modifying an external system, accessing specific files, or exceeding a monetary threshold — automatically move to a human review step.
It can be configured so enterprise data and execution history never leave the internal network.
It is well suited to financial institutions, public-sector organizations, and enterprises with strict security policies.
Vous pouvez intégrer les enregistrements à vos outils d’audit interne ou les consulter et les exporter directement.
They can automate repetitive document, analysis, and approval work without complex AI development.
Les ingénieurs de plateforme configurent les adaptateurs lorsque l’intégration technique est requise.
La période de mise en œuvre dépend de la portée des systèmes à intégrer et de la taille de l’organisation; veuillez confirmer l’échéancier précis au moyen d’une demande de mise en œuvre.