从存储到合成
传统Wiki是信息的坟墓。它们饱受熵增之苦——内容写下的那一刻就开始过时。
我们的架构将知识视为生物基质。智能体如同酶，分解外部数据（摄入）并将其重构为内部洞察（合成）。
- 全模态摄入： 音频、视频、PDF、网页。
- 自动分类： 无需手动标记。结构自然涌现。
- 过时检测： 系统主动对抗衰退。
LIVE SYNAPSE FEED
认知架构
不是工具，而是思维的媒介。
LIVE SYNAPSE FEED
从隐式到显式。系统读取你的草稿，自动将实体链接到现有知识节点。它创建"幽灵文本"，将你的思想连接到集体大脑。
自动链接GraphRAG
园丁
一个始终在线的后台智能体，修剪死链、标记冲突数据，并在外部现实与内部记录矛盾时通知你。
深度探究
递归智能体循环：
计划 → 搜索 → 阅读 → 反思 → 合成
生成式UI
界面适应内容。查看供应链合同？系统即时生成风险仪表板。没有硬编码视图，只有意图驱动的渲染。
RECURSIVE_LOOP_V4
玻璃盒子
思维过程
我们不隐藏AI。我们让它的认知透明。观察智能体如何消除请求的歧义、规划研究策略，并将内部文档与实时网络数据交叉引用。
01
战略规划器
将复杂查询分解为原子研究任务。
02
交叉验证执行
同时进行RAG（内部）和网页抓取（外部）以发现矛盾。
03
产物合成
生成结构化文档，而不仅仅是聊天回复。
玻璃盒子认知引擎
Active Reasoning
v4.0.2-prod
战略规划0%
分解查询："AI 智能体的未来"
网络研究
搜索学术论文和技术博客...
交叉引用
与内部知识节点验证...
知识合成
生成结构化研究报告...
产物状态:
正在合成报告...
可视化不可见
差距分析、情感追踪和知识速度。
使用速率
内容差距分析
Synapse Topology
84%
熵减
12ms
Synapse Latency
4.2k
活跃实体
92%
搜索相关性