Timbal AI

Что такое Timbal AI?

Timbal — это сквозная платформа AI, которая позволяет корпоративным командам создавать готовые к производству приложения AI за недели, а не годы. Платформа сочетает в себе строго определенный фреймворк Python с визуальным конструктором Studio, предлагая как автономные агенты для сложных рассуждений, так и детерминированные рабочие процессы для предсказуемых процессов. Основная инновация Timbal заключается в его Action Control Engine (ACE) — среде выполнения поведения, которая обеспечивает последовательное поведение агентов в производственных средах. Платформа поддерживает мультимодельное развертывание в OpenAI, Anthropic, Google, Mistral, Meta и варианты самостоятельного хостинга с гибкими вариантами развертывания, включая облако, VPC или локально. Встроенные функции включают гибридный движок базы данных для RAG, более 100 нативных коннекторов к корпоративным системам, автоматически сгенерированные API и всестороннюю наблюдаемость для отслеживания каждого выполнения агента и вызова инструмента.

Ключевые функции

• Двойные шаблоны выполнения

  Поддерживает как агентные (автономное рассуждение), так и рабочие (на основе потоков) шаблоны, позволяя командам выбирать между путями принятия решений на основе LLM или явно определенным пошаговым контролем в зависимости от требований варианта использования.

• Action Control Engine (ACE)

  Проприетарная среда выполнения поведения, которая применяет детерминированную логику к поведению агентов, обеспечивая последовательные и предсказуемые ответы в производственной среде с повышением надежности более чем на 30% и снижением стоимости выполнения в 10 раз.

• RAG корпоративного уровня

  Гибридный движок базы данных, объединяющий LanceDB и DuckDB для векторного поиска, полнотекстового поиска и SQL-запросов в единой системе с автоматическим разбиением на фрагменты, индексацией и извлечением загруженных файлов и структурированных данных.

• Гибкие варианты развертывания

  Работает в облаке под управлением Timbal, внутри вашего VPC (AWS, Azure, GCP) или полностью локально с одной и той же моделью API и управления, поддерживая требования соответствия SOC 2 Type II, ISO 27001, GDPR и EU AI Act.

• Более 100 нативных коннекторов

  Предварительно созданные интеграции с корпоративными системами, включая SAP, Salesforce, Slack, Teams, Google Drive, Jira и любой сервер MCP, а также возможность создания пользовательских инструментов с помощью простых функций Python без сложных схем.

• Полная наблюдаемость и управление

  Полная отслеживаемость каждого выполнения агента, вызова инструмента и вызова модели с журналами аудита, возможностями воспроизведения, оценками перед продвижением в производство и контролем версий на основе команды с разделением сред.

Варианты использования

• Корпоративная поддержка клиентов : Создавайте производственные агенты поддержки, которые обрабатывают запросы на возврат средств, запросы по аккаунтам и технические проблемы с детерминированным поведением, подключенные к CRM-системам и базам знаний для точных, проверяемых ответов.
• Внутренний ассистент по знаниям : Разверните агенты на основе RAG, которые запрашивают корпоративную документацию, политики и структурированные данные в нескольких системах, предоставляя сотрудникам мгновенные ответы при сохранении резидентности данных и контроля доступа.
• Автоматизированные бизнес-процессы : Создайте детерминированные многоэтапные конвейеры для процессов утверждения, проверки данных, проверок соответствия и задач отчетности, требующих предсказуемых путей выполнения и строгого контроля над использованием инструментов.
• Пользовательские приложения на основе AI : Предоставьте готовые к производству интерфейсы (чат, панели управления, голос, веб-приложения), напрямую подключенные к вашей рабочей силе AI и данным, с автоматически сгенерированными API, готовыми для интеграции в существующие продукты через React, Node или Bun.
• Суверенное развертывание AI : Организации со строгими требованиями к резидентности данных могут развернуть Timbal локально или в выделенных VPC в регионах ЕС, сохраняя все данные внутри своего периметра при сохранении полной функциональности агентов.

Часто задаваемые вопросы