I klartekst
En AI-agent er programvare som får en jobb gjort slik en kollega ville gjort det: den leser oppgaven, slår opp det den trenger, gjør arbeidet, og spør når den er usikker. Ikke en chatbot med meninger, en medarbeider med tilgang.
All drift har arbeid som gjentar seg: det samme skjemaet som fylles ut, de samme tallene som flyttes mellom systemer, det samme spørsmålet som besvares for tiende gang denne måneden. Det er arbeidet agentene overtar først.
Haken er delen demoene hopper over: en agent blir aldri bedre enn det den kan se. Gi den halve bildet, og den svarer ut fra halve bildet, med full selvsikkerhet.
Du gir den jobben slik du ville gitt den til en kollega, med vanlige ord. Ingen skjermbilder å bygge, ikke noe integrasjonsprosjekt først.
Den slår opp anleggene, målingene og registrene oppgaven gjelder, og den må finne de riktige, ikke de fire kopiene med ulik skrivemåte.
Den utarbeider registreringen, rapporten eller arbeidsordren. Alt som endrer et system eller flytter penger, venter på at en person godkjenner det.
Agenten er delen folk ser. Konteksten under er det som avgjør om den er til å stole på.
Delen demoene hopper over
En demoagent svarer ut fra det den når tak i, og i en demo holder det. I produksjon må den vite hvilken av de fire anleggslistene som er den riktige, hvilken enhet en måling står i, og hvilken pumpe «P-101» faktisk er. Folk bærer den kunnskapen i hodet. En agent må få den overlevert.
Det er dette forretningskontekst betyr i praksis: anleggene, prosessene og hendelsene dine, og relasjonene mellom dem, modellert en gang, holdt oppdatert, og mulig å spørre mot. Med den resonnerer agenten om driften din. Uten den resonnerer den om tekst.
Her kommer plattformen inn
IntelliStreams dataplattform lagrer tidsseriene, hendelsene og filene dine mot en sammenhengende modell av driften, og gir agentene tilgang til modellen gjennom en MCP-server. Vi bygde ikke en plattform og håpet at agentene ville klare seg; kontekstlaget er selve produktet.
Alle agenter dere kjører kan bruke det: en dere bygger selv, en dere kjøper, eller den første vi bygger sammen med dere. Den spør mot de samme definisjonene som rapportene deres bruker, så svarene stemmer med tallene deres, og hvert svar kan vise hvor det kom fra.
Agenten spør mot en felles kontekstgraf i stedet for å sy sammen systemer ved hvert anrop. Færre bevegelige deler, færre feiltrinn.
Hvert svar kan spores tilbake gjennom modellen til råsignalene det kom fra, med datakvalitetsflaggene intakte. Revisor og ingeniørene dine ser samme spor.
Agenten utarbeider, et menneske godkjenner. Godkjenningsporter står foran alt som endrer et register, sender en melding eller flytter penger.
Åpen kildekode under AGPL-3.0, og kan kjøres i deres egen sky, på egne servere eller i lukkede nettverk. Konteksten agentene jobber ut fra trenger aldri å forlate miljøet deres.
Gå dypere
Resonnementet er skrevet ned, i samme klare språk. Begynn der spørsmålet ditt er.
Hvorfor en agent som får en modell av driften din, resonnerer bedre, og langt mer etterprøvbart, enn en som får rå tall.
Les dokumentasjonenProduktkartlegging: to uker på å finne oppgavene agenter kan overta i dag, og hva hver av dem er verdt.
Les merHva dataplattformen lagrer, hvordan modellen fungerer, og hvordan den kjører i deres eget miljø.
Les merFortell oss hvilken oppgave dere ville gitt fra dere først. Vi sier ærlig om en agent kan gjøre den i dag, hvilken kontekst den trenger, og hva det krever å bygge den.