描述
AUI 推出了 Apollo-1，这是一款专为任务型对话设计的突破性神经符号基础模型。与仅在开放式语言上进行推理的传统语言模型不同，Apollo-1 引入了第二条路径：通过代码而非权重进行推理。这种方法使生成式 AI 能够有效地为用户工作，同时神经符号 AI 通过与用户对话并遵守业务规则来为公司服务。
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Apollo-1 提供了一套独特的功能，使其脱颖而出。它提供可追溯的决策制定，让用户能够“白盒式”地了解智能体的推理过程。该模型是原生支持工具的，能够以 100% 的准确率激活任意数量的工具，包括 API、CRM、库存系统和其他 LLM 智能体。这使其能够适应任何公司和任何用例。
基于规则的可控性是一项关键功能，它允许 Apollo-1 遵守条件规则、风格、偏好和策略。这确保了对智能体行为的无与伦比的控制。此外，Apollo-1 提供基于事实的响应，这意味着智能体响应时会提供必要的上下文、来源和工具，从不完全依赖训练数据，并始终返回可验证的答案。该模型还支持持续微调，通过自动整合人类反馈，在每次交互中学习和改进。
Apollo-1 已在受监管和不受监管的行业中部署，作为代表公司运作的智能体基础。它提供引导式体验、多工具集成、强大的安全防护，并通过实时集成确保其响应的基于事实性。这与基于 LLM 的智能体形成对比，而 AUI 的 Apollo-1 则旨在提供更可预测和可靠的性能。该公司还宣布与 Google Cloud 达成战略合作伙伴关系，进一步巩固了其在人工智能领域的地位。
- 类别AI 模型与大语言模型
- 部署云端
- 平台网页版
AUI Apollo-1亮点
通过代码而非权重进行神经符号推理
提供“白盒式”视图的可追溯决策制定
API、CRM 和 LLM 智能体的原生工具激活
工具激活准确率 100%
基于规则的可控性，以遵守策略和偏好
提供上下文、来源和工具的基于事实的响应
通过人类反馈进行持续微调
支持受监管和不受监管的行业
面向任务型对话的基础模型
可预测和可靠的 AI 智能体行为
AUI Apollo-1入门
探索技术：了解 Apollo-1 的核心神经符号方法。
申请 API 访问：申请将 Apollo-1 集成到您的系统中。
配置智能体行为：定义规则、风格和策略以实现可控性。
激活工具：将 Apollo-1 连接到必要的 API、CRM 和其他系统。
监控决策：利用白盒视图进行可追溯推理。
持续微调：允许模型从交互中学习和改进。
AUI Apollo-1的使用案例
- 面向任务型对话
- 基于规则的自动化
- 客户服务智能体
- 内部业务工具
- 合规性执行
