自主可控 AI 平台

拥有的 AI。监管机构可审计的推理。

Verisa 是一个本地化部署的自主可控 AI 平台,具备图原生推理能力,可将每一个结论追溯至具体的法律、条款或先例。由 Entel 在欧盟构建——一家拥有 35 年历史的匈牙利深科技厂商。

同一自主可控基座之上的两款产品。

Verisa AI 是平台。Verisa Flow 是其上编排工作的方法论层。

Verisa AI

具备图原生推理能力的自主可控 AI
  • 本地化部署。需要时可气隙隔离。您的数据绝不离开您的边界。
  • 图原生法律推理,而非仅仅 RAG——每一个答案均可追溯至具体的法律、条款或先例。
  • 符合 EU AI Act 要求的审计追溯、硬件根信任许可、源代码托管。
Verisa AI

Verisa Flow

治理级 AI 编排
  • 五大领域,一套引擎——代码、文档、研究、法律、流程。
  • 多模型共识结合图支撑的结构化校验。
  • 加密的提交前哨兵。每一项 AI 生成的变更均受限、可追责、可审计。
Verisa Flow

为受监管工作而构建

自主可控
由配置决定
云、本地、政府专网、气隙
出向流量
支持气隙部署
5
工作流领域
代码、文档、研究、法律、流程
EU
AI Act 就绪
审计追溯、合规符合性脚手架

为何选择 Verisa

对受监管买家真正关心问题的直接回答。

您的数据留在您的边界内。

完全本地化部署或气隙运行,具备回拨阻断与 DLP 集成。部署模式只是一个配置开关,不是 PPT 上的承诺。

推理过程可审计。

Verisa 的图推理原生处理交叉引用、例外层级、特别法优先 / 后法优先,以及修订链。每一个答案都是一条可追踪的图路径——而非黑盒嵌入。

两个 AI 模型相互校验。

多模型共识,配合结构化的分歧处理。模型一致时即可发布;不一致时由人决定——决策被完整记录。

于欧盟构建,服务欧盟。

匈牙利语界面与 ASR。原生集成 KAÜ / DÁP / eIDAS。每个插件均提供 EU AI Act 清单字段。需要时可使用欧盟自主可控的基础模型。

加密审计追溯。

TLS 1.3、服务间 mTLS、SHA-3-256 哈希链审计日志、硬件根信任许可、源代码托管。防篡改、可受监管机构查验。

五大领域,一套编排引擎。

代码、文档、研究、法律、流程——同一方法论,领域专属的校验与交付。多标签工作区、原生桌面应用、面向法律业务的 Microsoft Word 插件。

工作原理

从一项复杂需求到一份经过校验、可交付的成果。

01

定义

选择工作流模式。Verisa 依据明确规格将工作分解为有序任务。

02

生成

每项任务交由合适的模型——快速或强能力,云端或本地。多个模型并行运行。

03

校验

跨模型共识结合图支撑的结构化校验。测试、合规检查、风格规范。分歧被显式呈现,不会被平均掉。

04

交付

经过校验的成果进入您的交付管线——CI/CD、文档发布、审批流程、合规登记——并附带完整审计追溯。

五大领域,一套引擎

同一方法论,按领域配置。多标签并行工作、原生桌面应用、跨平台消息网关用于远程控制。

代码

规格驱动的 AI 编码。多模型共识、自动化测试、CI/CD。提交前哨兵阻断当前任务白名单之外的文件。

  • 架构师 / 开发者 / 评审者 / QA 智能体角色
  • 自动生成的单元测试
  • GitHub Actions、GitLab CI、Jenkins 集成
  • 对每项 AI 生成变更的加密审计日志

Example

"一支小型团队凭借架构指引、自动化评审与部署自动化交付一套全栈 API——无需高级工程师把控每一次按键。"

实战演示

方法论驱动的编排,结合多模型共识与图支撑的校验。

terminal
$ verisa-flow start --mode code --project my-api
[Architect] Decomposing task into 4 subtasks...
[Developer] Generating auth module...
[Reviewer] Consensus review (cross-model)...
[QA] Running 12 unit tests... All passed.
[Pipeline] Pushing to staging via GitHub Actions...
output
Consensus: 3/3 agents agree (high confidence)
Validation: 12/12 tests passing
Pipeline: deployed to staging
Design sync: HLD updated (DESIGN-017)
Ready for production deployment.

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