მიეცით AI-ს უფლება, მართოს საწარმოს განმეორებადი სამუშაოები,
დამტკიცებებითა და აუდიტებით ერთ უწყვეტ პროცესში.

ARI ბუნებრივ ენაზე გაცემულ მოთხოვნებს მოქმედებებად გარდაქმნის, მათ ადამიანური დამტკიცებისთვის encaminებს და შედეგებს აქვეყნებს.

Clevi-მ შექმნა ARI, რათა AI-ის საპილოტე პროექტები რეალურ ბიზნესპროცესებად გარდაქმნას.

პრობლემები, რომლებიც AI-ის დანერგვის შემდეგაც რჩება
პრობლემა 01

AI-ის ექსპერიმენტები ყოველდღიურ ოპერაციებში არასოდეს ინერგება

ჩატბოტები და AI ექსპერიმენტები სულ უფრო მრავლდება, მაგრამ რეალურ სამუშაო პროცესებთან კავშირების გარეშე ისინი იზოლირებული რჩება. თითოეული ინსტრუმენტი ცალკე იმართება, ხოლო ორგანიზაციის მასშტაბით მმართველობის გარეშე საპილოტე პროექტები ჩერდება.

ARI → ყველა AI ამოცანა ერთ საკონტროლო პლატფორმაში
პრობლემა 02

თქვენ ვერ ადევნებთ თვალს და ვერ ამოწმებთ, რა გააკეთა AI-მ

არ არსებობს ჩანაწერი იმის შესახებ, თუ რომელი დოკუმენტები გამოიყენა AI-მ, როგორ მივიდა გადაწყვეტილებამდე ან ვინ დაამტკიცა იგი. ამის გამო AI ინსტრუმენტების გამოყენება რთულია მარეგულირებელი მოთხოვნებისა და შიდა აუდიტის პირობებში.

ARI → შესრულების ისტორიის, გადაწყვეტილებების მტკიცებულებებისა და დამტკიცებების ავტომატურად შენარჩუნება
პრობლემა 03

AI-ს შეუძლია მაღალი რისკის მქონე მოქმედებების შესრულება ზედამხედველობის გარეშე

როდესაც AI-ს შეუძლია API-ების გამოძახება, გარე სისტემების შეცვლა ან კოდის განთავსება, კონტროლი რთულდება. საწარმოები ვერ მიიღებენ სისტემას, რომელიც ადამიანის მიერ განხილვის გარეშე მაღალი რისკის მქონე მოქმედებებს ასრულებს.

ARI → მოითხოვოს ადამიანის მიერ ყველა მაღალი რისკის მქონე მოქმედების დამტკიცება
პრობლემა 04

AI კარგავს თქვენი ორგანიზაციის კონტექსტს

შიდა დოკუმენტები, პოლიტიკები, ტერმინოლოგია და სამუშაოს ისტორია AI-ს არ გადაეცემა, ამიტომ გუნდებს ყოველ ჯერზე კონტექსტის ახსნა უწევთ. ორგანიზაციული ცოდნა არასოდეს გროვდება AI-ის აქტივად.

ARI → ძიების, მეხსიერებისა და კონტექსტის მუდმივი მართვა
პრობლემა 05

AI-ის ხანგრძლივი სამუშაოს თვალყურის დევნება შეუძლებელია

AI ამოცანებისთვის, რომელთა შესრულებას რამდენიმე წუთი ან მეტი სჭირდება, შუალედური მდგომარეობების დანახვა ან შეცდომის წარმოშობის ზუსტი ადგილის დადგენა შეუძლებელია. ეს სანდო საწარმოო მოდელი არ არის.

ARI → მართეთ ყოველი გაშვება, როგორც მიკვლევადი ერთეული
რას აგვარებს ARI
AI-ის გაფანტული ექსპერიმენტები → მუშაობის ერთი ჩარჩო
საწარმოს კონტექსტის დაკარგვა → მუდმივი ცოდნა და მეხსიერება
სარისკო შესრულება → ადამიანის მიერ დამტკიცების კონტროლი
აუდიტის კვალის გარეშე → სრული მიკვლევადობა
ხანგრძლივი სამუშაო → შესრულების ეტაპობრივი მონიტორინგი
ერთი ნაკადი — მოთხოვნიდან გამოქვეყნებამდე.
ნაბიჯი 01

მოთხოვნის მიღება

ნაბიჯი 02

დაბლოკვის კრიტერიუმები

ნაბიჯი 03

შესრულება

ნაბიჯი 04

ადამიანის მიერ დამტკიცება

ნაბიჯი 05

გარე მოქმედება

ნაბიჯი 06

შედეგის გამოქვეყნება

რატომ შეუძლიათ საწარმოებს ARI-ს ნდობა

დამტკიცების კონტროლები

მაღალი რისკის მქონე მოქმედებები არასოდეს სრულდება ადამიანის მიერ გადახედვის გარეშე. დააყენეთ დამტკიცების პოლიტიკები დავალების ტიპისა და წვდომის დონის მიხედვით და ავტომატურად დაბლოკეთ დაუმტკიცებელი სამუშაო.

აუდიტის ჟურნალები

ნებისმიერ დროს ჩაატარეთ AI-ის თითოეული მოქმედების აუდიტი. ARI სრულ შესრულების ისტორიას მოთხოვნიდან შედეგამდე აღრიცხავს მიკვლევად ფორმატში შიდა აუდიტისა და შესაბამისობისთვის.

ცოდნის დაგროვება

კონტექსტის მართვა, როგორც ორგანიზაციული აქტივის. შიდა დოკუმენტები, სამუშაო ისტორია და გადაწყვეტილებების მტკიცებულებები გროვდება, რათა AI-მ იმუშაოს თქვენი ორგანიზაციისთვის უნიკალურ ცოდნაზე დაყრდნობით.

უპირატესობები კოდირების აგენტის სახით
სერვერის მეშვეობით მოწოდებული endpoint

ARI სერვერზე კოდის შესრულების მოთხოვნებს მართავს, ამიტომ კლიენტებს შესრულების გარემოზე პირდაპირი წვდომა არასოდეს სჭირდებათ.

Workspace Guard

პოლიტიკები ზღუდავს, რომელ ფაილებსა და სისტემებზე შეუძლია ARI-ს წვდომა Coding Agent-ის როლში მუშაობისას.

რისკიანი მოქმედებების დამტკიცება

ARI-ის მიერ შეთავაზებული მაღალი რისკის ბრძანებები მხოლოდ ადამიანის შემოწმების შემდეგ სრულდება, რაც თქვენს ორგანიზაციას ავტომატიზაციის მასშტაბზე პირდაპირ კონტროლს აძლევს.

ვერიფიცირებადი მიწოდებადი შედეგები

ARI ინახავს შესრულების მტკიცებულებებსა და ისტორიას მის მიერ შექმნილ კოდის, დოკუმენტისა და შედეგის თითოეულ ერთეულთან ერთად, ამიტომ წარმომავლობის შესახებ ინფორმაცია ყოველთვის ხელმისაწვდომია.

დისტანციური ფაილების გამოყენება

ARI მუშაობს დისტანციურ გარემოებში არსებულ ფაილებზე, ხოლო ინტუიციური ინტერფეისი მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს, განიხილონ და შეცვალონ შედეგები.

მეხსიერებაში უკან ჩაწერის კონტროლი

პოლიტიკები განსაზღვრავს, რა შეიძლება ისწავლოს ARI-მ ან რა ჩაწეროს მეხსიერებაში ამოცანის შესრულებისას, რაც ხელს უშლის კონტექსტის უნებლიე დაბინძურებას.

ადაპტერებისგან დამოუკიდებლობა

ARI არ არის დაკავშირებული კონკრეტულ LLM-თან ან კოდირების პლატფორმასთან. სამუშაო პროცესები უცვლელი რჩება საბაზისო მოდელის ან შესრულების გარემოს შეცვლისას.

საწარმოო გარემოში ოპერირებადობა

აკონტროლეთ ამოცანების მდგომარეობები, შეცდომები და ხელახლა ცდის ისტორია საწარმოო დონის სიღრმით და მართეთ AI აგენტები შავი ყუთის გარეშე.

გამოყენების შემთხვევები
დოკუმენტების სამუშაო პროცესები

ანგარიშგების ავტომატიზაცია

01მონაცემების შეგროვება და ანალიზი
02მონახაზის შექმნა
03მფლობელის განხილვა და დამტკიცება
04აუდიტის მტკიცებულებების გამოქვეყნება და შენარჩუნება
განმეორებადი პროცესები

სამუშაო პროცესის ავტომატიზაცია

01მოვლენის აღმოჩენა და ნაკადის გააქტიურება
02პირობითი მოქმედებების შესრულება
03ადამიანის მიერ მაღალი რისკის მქონე საკითხების დამტკიცება
04შედეგების ჩაწერა და შეტყობინების გაგზავნა
დეველოპმენტის სამუშაო პროცესები

კოდის დანერგვა

01კოდის გადახედვა და ანალიზი
02ცვლილებების გამოყენება და ტესტების გაშვება
03ხელმძღვანელის თანხმობა
04გაერთიანება და ჩანაწერის შექმნით დანერგვა
რით განსხვავდება ARI არსებული ალტერნატივებისგან?

ARI არ არის უბრალოდ კიდევ ერთი აგენტი. ეს არის ოპერაციების, წვდომისა და აუდიტის მართვის პლატფორმა, რომელიც მრავალ აგენტსა და ხელსაწყოს საშუალებას აძლევს, საწარმოს სამუშაო პროცესებში უსაფრთხოდ იმუშაონ.

ალტერნატივა ძლიერი მხარე შეზღუდვა რას ამატებს ARI
ზოგადი ჩატბოტი / RAG სწრაფი კითხვა-პასუხი და დოკუმენტებიდან პასუხების მიღება შეზღუდული შესრულება, დამტკიცება, გარე მოქმედებები და გამოქვეყნება აერთიანებს მოძიებას, შესრულებას, დამტკიცებასა და გამოქვეყნებას
IDE-ის კოდირების ასისტენტები
(Copilot, Cursor)
ზრდის თითოეული დეველოპერის პროდუქტიულობას ხშირად მოწყვეტილია საწარმოს სამუშაო პროცესებს, დისტანციურ საბოლოო წერტილებსა და აუდიტს კოდირებას Clevi-ის წვდომის, დამტკიცების, მტკიცებულებებისა და გამოქვეყნების პროცესებში ამატებს
ავტონომიური აგენტები
(OpenHands, Devin)
ფაილების რედაქტირება, shell-ზე წვდომა, ტესტირება და ხანგრძლივი კოდირების ამოცანები აგენტებს, როგორც წესი, საკუთარი მეხსიერება, ხელსაწყოები და სესიის მდგომარეობა აქვთ ARI იყენებს მხოლოდ შესრულების სიბრტყეს, ხოლო სერვერი მართავს პოლიტიკას, მეხსიერებას, დამტკიცებებსა და არტეფაქტებს
აგენტების ფრეიმვორკები
(LangGraph, AutoGen)
დეველოპერებს აგენტების სამუშაო ნაკადების კოდირებას უმარტივებს საჭიროებს ოპერაციული UI-ის, ACL-ების, დომენური მონაცემებისა და endpoint-ების რიგების მორგებულ იმპლემენტაციას მათ ჩაშენებული Clevi ოპერაციებით ავსებს
RPA / ტრადიციული სამუშაო პროცესები სტრუქტურირებული პროცესების ავტომატიზაცია და სისტემების ინტეგრაცია სუსტია არასტრუქტურირებული ინფორმაციის მოძიებაში, ბუნებრივ ენაზე მსჯელობასა და კოდის ცვლილებებში აერთიანებს LLM-ებს, AgentLoop-ს, Toolset-ს, Memory-სა და Code Agent-ს მკაფიო სამუშაო პროცესებთან

* ეს შედარება ასახავს პროდუქტების ტიპურ მახასიათებლებს. კონკრეტული შესაძლებლობები შეიძლება განსხვავდებოდეს ვერსიისა და კონფიგურაციის მიხედვით.

ხშირად დასმული კითხვები
არა.
ARI არ ქმნის კიდევ ერთ აგენტს. ის არის მართვის სიბრტყე, რომელიც არსებულ AI აგენტებსა და ინსტრუმენტებს საწარმოს სამუშაო პროცესებში უსაფრთხოდ მუშაობის საშუალებას აძლევს.
ის თქვენს არსებულ AI ინსტრუმენტებს, გარე Coding Agent-ებსა და შიდა სისტემებს ერთ მიკვლევად გაშვებაში აერთიანებს.
ARI არსებულ სისტემებთან ინტეგრირდება webhook-ების, API-ებისა და მოვლენების ტრიგერების მეშვეობით.
მისი ადაპტერზე დამოუკიდებელი დიზაინი ხელს უშლის პლატფორმაზე ჩაკეტვას და აკავშირებს მას ERP-ებთან, დოკუმენტების სისტემებთან, თანამშრომლობის ინსტრუმენტებთან, კოდის საცავებთან და სხვა სისტემებთან.
პოლიტიკები განსაზღვრავს დამტკიცების კრიტერიუმებს ამოცანის ტიპის, წვდომის დონისა და რისკის მიხედვით.
მაგალითად, მოქმედებები, რომლებიც აღემატება თქვენი ორგანიზაციის მიერ განსაზღვრულ კრიტერიუმებს — როგორიცაა გარე სისტემის შეცვლა, კონკრეტულ ფაილებზე წვდომა ან ფულადი ზღვრის გადაჭარბება — ავტომატურად გადადის ადამიანის მიერ გადახედვის ეტაპზე.
დიახ. ARI მხარს უჭერს on-premises განთავსებას.
მისი კონფიგურაცია შესაძლებელია ისე, რომ საწარმოს მონაცემებმა და შესრულების ისტორიამ შიდა ქსელი არასდროს დატოვოს.
ის განსაკუთრებით შესაფერისია ფინანსური ინსტიტუტებისთვის, საჯარო სექტორის ორგანიზაციებისა და მკაცრი უსაფრთხოების პოლიტიკის მქონე საწარმოებისთვის.
ყოველი გაშვებისთვის ARI სტრუქტურირებულ ფორმატში ინახავს მოთხოვნის წყაროს, შესრულების მტკიცებულებებს, ინსტრუმენტების გამოძახებებს, დამტკიცების ისტორიას, გარე მოქმედებების შედეგებსა და გამოქვეყნებულ გამომავალს.
ჩანაწერების ინტეგრირება შეგიძლიათ შიდა აუდიტის ინსტრუმენტებთან ან მათი პირდაპირ ნახვა და ექსპორტი.
ARI შექმნილია ისე, რომ ბიზნესგუნდებმა — მათ შორის PMO-ებმა, ოპერაციების დაგეგმვისა და ცოდნის მართვის გუნდებმა — შეძლონ სამუშაო პროცესების ბუნებრივ ენაზე განსაზღვრა და გაშვება.
მათ შეუძლიათ დოკუმენტებთან, ანალიზთან და დამტკიცებებთან დაკავშირებული განმეორებადი სამუშაოების ავტომატიზაცია რთული AI-ის განვითარების გარეშე.
პლატფორმის ინჟინრები აკონფიგურირებენ ადაპტერებს იქ, სადაც ტექნიკური ინტეგრაციაა საჭირო.
საპილოტე პროექტი შეიძლება დაიწყოს ერთი დეპარტამენტით ან ბიზნესპროცესით.
დანერგვის პერიოდი დამოკიდებულია ინტეგრირებადი სისტემების მასშტაბსა და ორგანიზაციის ზომაზე; კონკრეტული გრაფიკი გთხოვთ დაადასტუროთ დანერგვის შესახებ მოთხოვნის გაგზავნით.

გამოიყენეთ თქვენი ორგანიზაციის AI რეალურ ოპერაციებში.

CLEVI

ენა და რეგიონი

მანქანურად ნათარგმნი ენები მონიშნულია. ხელმისაწვდომობა გამოქვეყნებული საიტის პაკეტის შესაბამისად განისაზღვრება.

136 ენა

რეკომენდებული

1

აღმოსავლეთ აზია

7

სამხრეთ-აღმოსავლეთ აზია

11

სამხრეთ აზია

18

ცენტრალური აზია

5

ახლო აღმოსავლეთი და კავკასია

10

დასავლეთ ევროპა და სამხრეთ ევროპა

16

გაერთიანებული სამეფო და ირლანდია

4

ჩრდილოეთ ევროპა

10

ცენტრალური ევროპა და ბალკანეთი

14

აღმოსავლეთ ევროპა

5

აღმოსავლეთ აფრიკა

8

დასავლეთ აფრიკა და შუა აფრიკა

9

სამხრეთ აფრიკა

8

ამერიკები

5

ოკეანეთი

5