ໃຫ້ AI ຈັດການວຽກຊ້ຳໆຂອງອົງກອນ,
ພ້ອມການອະນຸມັດແລະການກວດສອບໃນຂັ້ນຕອນດຽວທີ່ລື່ນໄຫຼ
ARI ປ່ຽນຄຳຮ້ອງຂໍພາສາທຳມະຊາດໃຫ້ເປັນການດຳເນີນງານ, ສົ່ງຕໍ່ໃຫ້ມະນຸດອະນຸມັດ ແລະເຜີຍແຜ່ຜົນລັບ
Clevi ອອກແບບ ARI ເພື່ອປ່ຽນໂຄງການທົດລອງ AI ໃຫ້ເປັນຂະບວນການທຸລະກິດຈິງ.
ການທົດລອງ AI ບໍ່ເຄີຍຖືກນຳໄປໃຊ້ໃນການດຳເນີນງານປະຈຳວັນ
ແຊັດບອດ ແລະການທົດລອງ AI ເພີ່ມຈຳນວນຂຶ້ນເລື້ອຍໆ, ແຕ່ຫາກບໍ່ມີລິ້ງເຊື່ອມໂຍງກັບເວີກໂຟລຈິງ ສິ່ງເຫຼົ່ານັ້ນຈະຍັງຄົງແຍກອອກຈາກກັນ. ແຕ່ລະເຄື່ອງມືຖືກຈັດການແຍກກັນ ແລະໂຄງການທົດລອງຈະຢຸດຊະງັກຫາກຂາດການກຳກັບດູແລລະດັບທົ່ວອົງກອນ
ທ່ານບໍ່ສາມາດຕິດຕາມ ຫຼືກວດສອບສິ່ງທີ່ AI ໄດ້ເຮັດ
ບໍ່ມີບັນທຶກວ່າ AI ໃຊ້ເອກະສານໃດ, ບັນລຸການຕັດສິນໃຈແນວໃດ, ຫຼືໃຜເປັນຜູ້ອະນຸມັດ. ນັ້ນເຮັດໃຫ້ເຄື່ອງມື AI ນຳໃຊ້ໄດ້ຍາກພາຍໃຕ້ຂໍ້ກຳນົດດ້ານກົດລະບຽບ ຫຼືການກວດສອບພາຍໃນ.
AI ສາມາດດຳເນີນການທີ່ມີຄວາມສ່ຽງສູງໄດ້ໂດຍບໍ່ມີການກຳກັບດູແລ
ເມື່ອ AI ສາມາດເອີ້ນໃຊ້ API, ແກ້ໄຂລະບົບພາຍນອກ ຫຼືນຳໃຊ້ໂຄດ, ການຄວບຄຸມຈະເຮັດໄດ້ຍາກ. ອົງກອນບໍ່ສາມາດຍອມຮັບລະບົບທີ່ດຳເນີນການຄວາມສ່ຽງສູງໂດຍບໍ່ມີການກວດທານຈາກມະນຸດ
AI ສູນເສຍບໍລິບົດຂອງອົງກອນຂອງທ່ານ
ເອກະສານພາຍໃນ, ນະໂຍບາຍ, ຄຳສັບສະເພາະ ແລະປະຫວັດການເຮັດວຽກບໍ່ຖືກສົ່ງຕໍ່ໄປຫາ AI, ດັ່ງນັ້ນທີມງານຈຶ່ງຕ້ອງອະທິບາຍບໍລິບົດທຸກຄັ້ງ. ຄວາມຮູ້ຂອງອົງກອນບໍ່ເຄີຍສະສົມເປັນຊັບສິນດ້ານ AI.
ບໍ່ສາມາດຕິດຕາມງານ AI ທີ່ດຳເນີນເປັນເວລາດົນໄດ້
ສຳລັບວຽກງານ AI ທີ່ໃຊ້ເວລາຫຼາຍນາທີຫຼືດົນກວ່ານັ້ນ ທ່ານບໍ່ສາມາດເຫັນສະຖານະລະຫວ່າງການດຳເນີນງານ ຫຼືລະບຸໄດ້ວ່າຂໍ້ຜິດພາດເກີດຂຶ້ນຢູ່ຈຸດໃດ. ນັ້ນບໍ່ແມ່ນຮູບແບບການຜະລິດທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້.
ຮັບຄຳຂໍ
ເກນການລັອກ
ດຳເນີນການ
ການອະນຸມັດຈາກມະນຸດ
ການດຳເນີນການພາຍນອກ
ເຜີຍແຜ່ຜົນລັບ
ການຄວບຄຸມການອະນຸມັດ
ການດຳເນີນການທີ່ມີຄວາມສ່ຽງສູງຈະບໍ່ດຳເນີນການໂດຍບໍ່ຜ່ານການກວດທົບຈາກມະນຸດ. ກຳນົດນະໂຍບາຍການອະນຸມັດຕາມປະເພດວຽກ ແລະ ລະດັບການເຂົ້າເຖິງ, ແລະ ບລັອກວຽກທີ່ບໍ່ໄດ້ຮັບອະນຸມັດໂດຍອັດຕະໂນມັດ.
ບັນທຶກການກວດສອບ
ກວດສອບທຸກການດຳເນີນງານຂອງ AI ໄດ້ທຸກເວລາ. ARI ບັນທຶກປະຫວັດການດຳເນີນງານຄົບຖ້ວນຕັ້ງແຕ່ຄຳຮ້ອງຂໍຈົນເຖິງຜົນລັບ ໃນຮູບແບບທີ່ສາມາດຕິດຕາມໄດ້ ສຳລັບການກວດສອບພາຍໃນແລະການປະຕິບັດຕາມຂໍ້ກຳນົດ.
ການສະສົມຄວາມຮູ້
ຈັດການບໍລິບົດໃນຖານະຊັບສິນຂອງອົງກອນ. ເອກະສານພາຍໃນ, ປະຫວັດການເຮັດວຽກ ແລະ ຫຼັກຖານການຕັດສິນໃຈຈະສະສົມຂຶ້ນ ເພື່ອໃຫ້ AI ສາມາດເຮັດວຽກຈາກຄວາມຮູ້ສະເພາະຂອງອົງກອນຂອງທ່ານ.
ຈຸດປາຍທາງທີ່ມີເຊີບເວີເປັນຕົວກາງ
ARI ເປັນຕົວກາງຈັດການຄຳຂໍໃຫ້ປະມວນຜົນໂຄດໃນເຊີບເວີ, ດັ່ງນັ້ນລູກຂ່າຍຈຶ່ງບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງເຂົ້າເຖິງ environment ສຳລັບການປະມວນຜົນໂດຍກົງ.
ການປົກປ້ອງ Workspace
ນະໂຍບາຍຈຳກັດວ່າໄຟລ໌ແລະລະບົບໃດແດ່ທີ່ ARI ສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້ໃນຂະນະທີ່ເຮັດວຽກເປັນ Coding Agent.
ການອະນຸມັດສຳລັບການດຳເນີນງານທີ່ມີຄວາມສ່ຽງ
ຄຳສັ່ງຄວາມສ່ຽງສູງທີ່ ARI ສະເໜີ ຈະດຳເນີນການໄດ້ກໍຕໍ່ເມື່ອຜ່ານການກວດສອບໂດຍມະນຸດ ເຮັດໃຫ້ອົງກອນຂອງທ່ານຄວບຄຸມຂອບເຂດຂອງການເຮັດວຽກອັດຕະໂນມັດໄດ້ໂດຍກົງ.
ຜົນງານທີ່ສາມາດກວດສອບໄດ້
ARI ເກັບຫຼັກຖານແລະປະຫວັດການດຳເນີນງານໄວ້ກັບທຸກສ່ວນຂອງໂຄດ, ເອກະສານ, ແລະຜົນລັບທີ່ສ້າງຂຶ້ນ, ດັ່ງນັ້ນຈຶ່ງສາມາດເຂົ້າເຖິງທີ່ມາຂອງຂໍ້ມູນໄດ້ສະເໝີ.
ປະສົບການໃນການໃຊ້ໄຟລ໌ຈາກໄລຍະໄກ
ARI ເຮັດວຽກກັບໄຟລ໌ໃນສະພາບແວດລ້ອມທາງໄກ ໃນຂະນະທີ່ອິນເຕີເຟດທີ່ໃຊ້ງານງ່າຍຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ກວດທົບທວນແລະແກ້ໄຂຜົນລັບໄດ້.
ການຄວບຄຸມການຂຽນຄືນຄວາມຈຳ
ນະໂຍບາຍກຳນົດສິ່ງທີ່ ARI ອາດຮຽນຮູ້ ຫຼື ຂຽນເຂົ້າໄປໃນ memory ໃນລະຫວ່າງງານ, ເພື່ອປ້ອງກັນບໍລິບົດປົນເປື້ອນທີ່ບໍ່ໄດ້ຕັ້ງໃຈ.
ເອກະລາດຈາກອະແດັບເຕີ
ARI ບໍ່ໄດ້ຜູກຕິດກັບ LLM ຫຼືແພລດຟອມຂຽນໂຄດໃດໜຶ່ງໂດຍສະເພາະ. ຂັ້ນຕອນວຽກຈະຍັງຄົງເດີມເມື່ອທ່ານປ່ຽນໂມເດວພື້ນຖານ ຫຼືສະພາບແວດລ້ອມການດຳເນີນງານ
ຄວາມສາມາດໃນການດຳເນີນງານໃນລະບົບຜະລິດ
ຕິດຕາມສະຖານະວຽກ, ຂໍ້ຜິດພາດ ແລະປະຫວັດການລອງໃໝ່ໃນລະດັບລະບົບຜະລິດ ແລະໃຊ້ງານ AI agents ໂດຍບໍ່ມີກ່ອງດຳ.
ການເຮັດລາຍງານອັດຕະໂນມັດ
ການເຮັດວຽກອັດຕະໂນມັດ
ການນຳໃຊ້ໂຄດ
ARI ບໍ່ແມ່ນຕົວແທນອື່ນອີກຕົວໜຶ່ງ. ແຕ່ເປັນແຜງຄວບຄຸມການດຳເນີນງານ, ການເຂົ້າເຖິງ ແລະການກວດສອບ ທີ່ເຮັດໃຫ້ຕົວແທນ ແລະເຄື່ອງມືຫຼາຍລາຍການເຮັດວຽກຢ່າງປອດໄພພາຍໃນຂັ້ນຕອນວຽກຂອງອົງກອນ
| ທາງເລືອກ | ຈຸດແຂງ | ຂໍ້ຈຳກັດ | ສິ່ງທີ່ ARI ເພີ່ມເຕີມ |
|---|---|---|---|
| ແຊັດບອດທົ່ວໄປ / RAG | ຕອບຄຳຖາມໄດ້ໄວ ແລະໃຫ້ຄຳຕອບຈາກເອກະສານ | ການດຳເນີນງານ, ການອະນຸມັດ, ການດຳເນີນການພາຍນອກ ແລະການເຜີຍແຜ່ທີ່ຈຳກັດ | ລວມການດຶງຂໍ້ມູນ, ການດຳເນີນງານ, ການອະນຸມັດ, ແລະການເຜີຍແຜ່ໄວ້ໃນບ່ອນດຽວ |
| ຜູ້ຊ່ວຍຂຽນໂຄດໃນ IDE (Copilot, Cursor) |
ປັບປຸງຜະລິດຕະພາບຂອງນັກພັດທະນາແຕ່ລະຄົນ | ມັກຈະບໍ່ເຊື່ອມຕໍ່ກັບ workflow ຂອງວິສາຫະກິດ, endpoint ທາງໄກ, ແລະ ການກວດສອບ | ນຳວຽກງານການຂຽນໂຄດເຂົ້າສູ່ຂະບວນການການເຂົ້າເຖິງ, ການອະນຸມັດ, ຫຼັກຖານ ແລະການເຜີຍແຜ່ຂອງ Clevi |
| ຕົວແທນອັດຕະໂນມັດ (OpenHands, Devin) |
ການແກ້ໄຂໄຟລ໌, ການເຂົ້າເຖິງ shell, ການທົດສອບ ແລະວຽກຂຽນໂຄດທີ່ໃຊ້ເວລາດຳເນີນງານດົນ | ຕົວແທນມັກຈະຈັດການຄວາມຈຳ, ເຄື່ອງມື ແລະສະຖານະເຊດຊັນຂອງຕົນເອງ | ARI ໃຊ້ສະເພາະ execution plane ໃນຂະນະທີ່ເຊີບເວີເປັນຜູ້ຈັດການນະໂຍບາຍ, ຄວາມຈຳ, ການອະນຸມັດ ແລະ artifacts |
| ເຟຣມເວີກຂອງ Agent (LangGraph, AutoGen) |
ເຮັດໃຫ້ນັກພັດທະນາສາມາດຂຽນໂຄງຮ່າງຂັ້ນຕອນຂອງ agent ໄດ້ງ່າຍ | ຕ້ອງມີການພັດທະນາ UI ດ້ານການດຳເນີນງານ, ACLs, ຂໍ້ມູນໂດເມນ ແລະ ຄິວ endpoint ແບບກຳນົດເອງ | ເສີມຄວາມສາມາດໃຫ້ແກ່ພວກມັນດ້ວຍການດຳເນີນງານຂອງ Clevi ທີ່ມີໃນຕົວ |
| RPA / ຂັ້ນຕອນວຽກແບບດັ້ງເດີມ | ການເຮັດວຽກອັດຕະໂນມັດຂອງຂະບວນການແບບມີໂຄງສ້າງ ແລະການເຊື່ອມໂຍງລະບົບ | ມີຂໍ້ຈຳກັດໃນການດຶງຂໍ້ມູນແບບບໍ່ມີໂຄງສ້າງ, ການໃຫ້ເຫດຜົນດ້ວຍພາສາທຳມະຊາດ, ແລະການປ່ຽນແປງໂຄດ | ລວມ LLMs, AgentLoop, Toolset, Memory, ແລະ Code Agent ເຂົ້າກັບ workflow ທີ່ກຳນົດໄວ້ຢ່າງຊັດເຈນ |
* ການປຽບທຽບນີ້ສະທ້ອນເຖິງລັກສະນະຜະລິດຕະພັນໂດຍທົ່ວໄປ. ຄວາມສາມາດສະເພາະອາດແຕກຕ່າງກັນຕາມເວີຊັນ ແລະ ການກຳນົດຄ່າ.
ARI ບໍ່ໄດ້ສ້າງ agent ໃໝ່. ມັນແມ່ນ control plane ທີ່ເຮັດໃຫ້ AI agents ແລະເຄື່ອງມືທີ່ມີຢູ່ສາມາດເຮັດວຽກຢ່າງປອດໄພພາຍໃນ workflow ຂອງອົງກອນ.
ມັນລວມເຄື່ອງມື AI ທີ່ທ່ານມີຢູ່, coding agents ພາຍນອກ ແລະລະບົບພາຍໃນ ເຂົ້າໄວ້ດ້ວຍກັນໃນການດຳເນີນງານດຽວທີ່ສາມາດຕິດຕາມໄດ້.
ການອອກແບບທີ່ບໍ່ຂຶ້ນກັບ adapter ຂອງມັນຫຼີກລ້ຽງການຜູກຕິດກັບແພລດຟອມ ແລະ ເຊື່ອມຕໍ່ກັບ ERP, ລະບົບເອກະສານ, ເຄື່ອງມືຮ່ວມມື, ຄັງເກັບໂຄດ, ແລະ ອື່ນໆ.
ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ, ການດຳເນີນການທີ່ເກີນເງື່ອນໄຂທີ່ອົງກອນຂອງທ່ານກຳນົດໄວ້ — ເຊັ່ນ ການແກ້ໄຂລະບົບພາຍນອກ, ການເຂົ້າເຖິງໄຟລ໌ສະເພາະ ຫຼື ການເກີນຂອບເຂດຈຳນວນເງິນ — ຈະຖືກສົ່ງໄປຍັງຂັ້ນຕອນການກວດທົບໂດຍມະນຸດໂດຍອັດຕະໂນມັດ.
ສາມາດກຳນົດຄ່າໃຫ້ຂໍ້ມູນອົງກອນແລະປະຫວັດການດຳເນີນງານບໍ່ອອກຈາກເຄືອຂ່າຍພາຍໃນໄດ້.
ມັນເໝາະສົມຢ່າງຍິ່ງສຳລັບສະຖາບັນການເງິນ, ອົງການພາກລັດ ແລະວິສາຫະກິດທີ່ມີນະໂຍບາຍຄວາມປອດໄພເຂັ້ມງວດ.
ທ່ານສາມາດເຊື່ອມບັນທຶກເຂົ້າກັບເຄື່ອງມືກວດສອບພາຍໃນ ຫຼືເບິ່ງແລະສົ່ງອອກໂດຍກົງ.
ພວກເຂົາສາມາດເຮັດວຽກຊ້ຳໆດ້ານເອກະສານ, ການວິເຄາະ, ແລະ ການອະນຸມັດໃຫ້ເປັນອັດຕະໂນມັດໄດ້ ໂດຍບໍ່ຕ້ອງພັດທະນາ AI ທີ່ຊັບຊ້ອນ.
ວິສະວະກອນແພລດຟອມກຳນົດຄ່າອະແດັບເຕີໃນຈຸດທີ່ຈຳເປັນຕໍ່ການເຊື່ອມລວມດ້ານເຕັກນິກ
ໄລຍະເວລາການນຳໃຊ້ຂຶ້ນກັບຂອບເຂດຂອງລະບົບທີ່ຈະເຊື່ອມລວມ ແລະຂະໜາດຂອງອົງກອນ; ກະລຸນາຢືນຢັນກຳນົດການສະເພາະຜ່ານການສອບຖາມການນຳໃຊ້