简体
  • 简体中文
  • 繁体中文

热门资讯> 正文

Aurora Mobile的GPTBots.ai集成Jev -两层人工智能,一个企业平台

2026-09-22 11:00

新加坡,9月2026年22月22日(环球新闻网)--全球领先的客户参与和营销技术服务提供商Aurora Mobile Limited(纳斯达克股票代码:JG)今天宣布,其企业级人工智能代理平台GPTBots.ai集成了Jev(来自TypSafe AI的“System One”决策模型),以构建团队所谓的“两层人工智能架构”:一层思考,一层判断。

(GPTBots.ai控制台截图)

该集成在GPTBots.ai内部引入了两层人工智能架构:一层处理推理,一层处理决策-每层都针对其最擅长的事情进行了优化。就在这一举措发生在TypSafe AI于9月15日发布Jev一周后,Jev是一个专门构建的决策模型,现已被Vercel、Cloudflare、LangChain和其他主要开发平台集成。

问题:当企业人工智能只需要判断时,它会为思考付费

每个人工智能代理工作流程都充满了不需要语言生成的决策。这是一个计费问题还是技术问题?这个检索到的文档实际上回答了用户的问题吗?哪个型号应该处理此任务?这些都是二元或分类判断-是/否、这个/那个、相关/不相关-但大多数平台都会通过全规模的LLM来运行它们,这些LLM生成文本段落,只是为了得到单一的分类。

结果:企业为他们不需要的文字付费,等待可能需要毫秒级决策的代币,并且无法获得模型实际信心的可靠衡量标准。

解决方案:专用决策层

Jev正是为这个差距而建造的。它不生成文本。它将非结构化状态作为输入,并在一次平行传递中返回结构化的概率决策-选择、得分或是/否-,并将校准的置信度分数附加到每个答案上。

根据TypSafe发布的基准测试:

GPTBots.ai如何构建两层架构

GPTBots.ai不会事后才添加Jev。该平台已经运行了多种决策层机制。Jev集成在单一的专门模型下深化和统一了这些功能。

该建筑按性质划分工作。决策层由Jev提供支持,在500 ms内处理快速、大容量的判断(路由、过滤、分类、相关性评分),成本仅为LLM呼叫的一小部分。推理层使用GPT和Claude等通用LLM处理复杂推理、文本生成和开放式对话。每个任务都在最适合它的引擎上运行。

GPTBots.ai现有的三项功能现已由Jev提供支持:

1.模型自动路由器-在任务开始之前选择右脑

在任何任务开始之前,GPTBots.ai都会评估输入的查询并将其路由到最匹配的模型。有了Jev,该路由决策变得更快且经过校准。Jev评估查询复杂性、域和紧急性,然后返回路由器以毫秒为单位采取行动的概率建议-用低于500 ms的判决取代昂贵的LLM呼叫,只需几分之一。

2.动态Top-K过滤知识检索中的噪音

当RAG检索几十个文档块时,并非所有都是相关的。GPTBots.ai的动态Top-K能力在不相关的块到达LLM之前丢弃它们。Jev通过将每个块的语义相关性作为校准概率进行评分来加强这一步骤-因此只有最高置信度的知识才能到达模型,从而减少幻觉风险和令牌浪费。

3. FlowAgent和工作流中的意图分类-路由到正确的业务分支

GPTBots.ai的FlowAgent和工作流模块包括一个分类器,用于识别用户意图并将对话路由到正确的业务部门。对于Jev,每个路由决策都带有一个置信度分数:高置信度案例自动向前推进,不确定案例升级为更强大的模型或人类代理。

GPTBots.ai创始人兼首席执行官Chris Lo表示:“我们已经拥有了构建模块--模型路由、动态检索、意图分类。”“Jev为我们提供的是一个专门的决策引擎,可以以改变整个管道的经济性的速度和成本点处理这些判断。我们现在不再为每个路由决策支付完整的LLM呼叫费用,而是为每个判断支付一小部分,并获得校准后的信心分数来启动。"

信心驱动的执行:行动、审查、升级

两层架构引入了可配置的置信阈值系统。Jev的每一个决定都有一个概率得分。企业可以为每个工作流程设置自己的阈值-决定哪些决策自动执行,哪些需要审查,哪些升级到人工代理。计费分类可能会以高置信度自动执行;合规决策可能需要近乎确定性。平台适应错误的成本,而不仅仅是正确的速度。

这对企业客户意味着什么

关于GPTBots.ai

GPTBots.ai是Aurora Mobile(NASDAQ:JG)推出的企业级人工智能代理平台,为企业客户提供无代码/低代码人工智能代理开发、部署和管理。通过多模型LLM集成和智能工作流程自动化,GPTBots.ai使组织能够增强客户服务、优化知识管理并自动化业务流程,推动全球数字化创新和转型。 GPTBots.ai的全球客户包括Axios Management、GP Batteries、Ruko等。

欲了解更多信息,请联系:marketing@gptbots.ai

关于Aurora Mobile

Aurora Mobile(纳斯达克股票代码:JG)成立于2011年,是一家领先的客户参与和营销技术服务提供商。公司致力于为全球企业提供稳定、高效、智能的客户交互解决方案。Aurora Mobile利用其在移动消息传递方面的先发优势,已发展成为一个集成了全渠道参与、人工智能驱动营销、高级人工智能客户支持和无身份安全的综合平台。通过其旗舰品牌EngageLab及其强大的人工智能基础设施GPTBots.ai,该公司帮助企业实现无缝客户覆盖,自动化复杂的营销旅程,并通过人工智能代理优化服务效率,加速全球客户的数字化转型。

欲了解更多信息,请访问:https://ir.aurora-mobile.com/媒体联系方式:marketing@aurora-mobile.com

安全港声明

本公告包含前瞻性陈述。这些声明是根据1995年美国私人证券诉讼改革法案的“安全港”条款做出的。这些前瞻性陈述可以通过“将”、“预期”、“预期”、“未来”、“打算”、“计划”、“相信”、“估计”、“有信心”和类似陈述等术语来识别。除其他外,本公告中的业务展望和管理层的引言以及Aurora Mobile的战略和运营计划都包含前瞻性陈述。Aurora Mobile还可以在其提交给美国证券交易委员会的报告、提交给股东的年度报告、新闻稿和其他书面材料以及其高级官员、董事或员工向第三方做出的口头声明中做出书面或口头前瞻性陈述。非历史事实的陈述,包括但不限于有关Aurora Mobile信念和期望的陈述,均为前瞻性陈述。前瞻性陈述涉及固有风险和不确定性。许多因素可能导致实际结果与任何前瞻性陈述中包含的结果存在重大差异,包括但不限于以下因素:Aurora Mobile的战略; Aurora Mobile的未来业务发展、财务状况和运营业绩; Aurora Mobile吸引和留住客户的能力;其开发和有效营销数据解决方案的能力,并渗透到现有的开发者服务市场;其过渡到新的广告驱动SAAS业务模式的能力;其维护或增强其品牌的能力;与当前或未来竞争对手的竞争;其未来继续访问移动数据的能力;与数据隐私和保护相关的法律和法规;全球和中国的总体经济和商业状况以及与上述任何内容相关的假设。有关这些和其他风险的更多信息包含在公司向美国证券交易委员会提交的文件中。本新闻稿和附件中提供的所有信息均截至新闻稿发布之日,Aurora Mobile不承担更新此类信息的义务,适用法律要求的除外。

欲了解更多信息,请联系:Aurora Mobile Limited电子邮件:ir@aurora-mobile.com

克里斯滕森咨询苏晓艳女士电子邮件:Xiaang. christensencomms.com

此公告附带的照片可在https://www.globenewswire.com/NewsRoom/AttachmentNg/8e3b368a-2f58-45c8-b87b-070b97cf91fd

风险及免责提示:以上内容仅代表作者的个人立场和观点,不代表华盛的任何立场,华盛亦无法证实上述内容的真实性、准确性和原创性。投资者在做出任何投资决定前,应结合自身情况,考虑投资产品的风险。必要时,请咨询专业投资顾问的意见。华盛不提供任何投资建议,对此亦不做任何承诺和保证。