广泛的技术 AI 基础
Neia / 技术基础
智能需要
一个基础。
Neia 是一个智能层，将 AI 模型与它们在现实环境中运行所需的数据、工具和系统连接起来。
超越模型。
走向完整系统。
AI 模型负责推理。Neia 的设计目标，是让连续性、工作上下文、权限以及经过验证的系统状态不依赖于某一个具体模型。这样，所使用的模型可以被更新或替换，而不会丢失上下文，也无需从头重建系统。
可替换的智能来源云端模型 · 本地模型 · 未来模型
NEIACOREInnexis 正在构建的
技术基础
技术基础
连续性与上下文知识与经验权限与行动验证与边界
首个验证环境Innexis 自身
核心应用层专用智能系统
Neia 技术基础始于 Innexis 内部 · 开发中
先在自己的现实环境中构建与学习
Neia Core。
Neia Platform。
不同角色。
Neia Core 旨在成为 Innexis 的核心。公司是它的首个验证环境：通过真实工作开发、使用并理解这一基础。
Neia Platform 是 Innexis 内部的工作、参考和实验环境，并不是标准客户产品。Innexis 使用它来开发和验证 Neia。采用 Neia 的系统只应获得具体问题所需要的能力。随着 Neia 发展，它在这些系统中的作用也会逐步扩大。
广泛的工作、参考与学习环境
仅包含真实组织问题所需的部分
Core 可以广泛。每个未来系统都应围绕具体问题保持明确边界。
长期愿景
能够强化
下一个系统的经验。
Innexis 并不希望每个未来系统都完全从零开始。真实系统可以产生经过验证的工程证据，Innexis 可以据此随着时间推移有意识地开发可复用的 Neia 能力，从而让后续系统更快、更可靠。
- 01随着真实系统的开发
- 02经过验证的成果与失败
- 03可复用的工程经验
- 04更强的 Neia Core
- 05更快、更可靠的后续系统
长期愿景
“经过验证的经验”是有证据支持的真实结果——哪些做法有效、哪些失败、哪些得以成功恢复，以及哪些情况表明需要更严格的边界。它并不意味着自动学习、自主自我改进，也不意味着在不同部署之间共享客户知识。
随着时间推移，Neia 也可能帮助 Innexis 分析问题、设计智能体和工作流程、连接系统、编写测试并验证结果。这是未来方向，并非目前可用的自动系统生成能力。
从问题开始