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一个具有四层持久记忆、经过验证的技能合成和封闭世界基础的自主自学习认知引擎。

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工具概览

Solaris Zarya Engine 是一个从第一性原理构建、具有确定性工程骨架的自主开发者智能体。它强制执行严格的记忆层级、置信度门控检索、宿主侧的 AST 安全验证、崩溃恢复能力和人在回路的权限分级,而不是依赖无结构的对话循环或未经验证的工具执行。系统包含采用 WAL 模式的 4 层持久化 SQLite 记忆,涵盖情景记忆、语义记忆、程序记忆和项目记忆。它使用本地的 BAAI/bge-small-en-v1.5 384 维 ONNX 嵌入,并带有确定性的离线回退。引擎合成带有专用单元测试套件的纯 Python 技能,并通过 AST 白名单沙箱对其验证。它还提供可抗崩溃的任务有限状态机(FSM)和 Goal DAG 规划器,把复杂指令分解为带有先决条件解析和深度上限的子目标。其他能力包括领域验证、面向 Unity 和 Blender 的游戏引擎合成,以及元认知推理、DPO 数据集构建和 QLoRA 微调。

定价

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价格与限制可能变化,请以官网为准,并确认币种、付款周期、最低席位数和用量上限。

应用场景

  • 团队用 Solaris Zarya Engine 查询记忆,并在置信度不足时拒答。
  • 团队用 Solaris Zarya Engine 合成 Python 工具,在沙箱中验证并持久化。
  • 团队用 Solaris Zarya Engine 把目标分解为带先决条件的 Goal DAG。
  • 团队用 Solaris Zarya Engine 扫描、哈希、概括工作区文件并将其嵌入第 4 层。
  • 团队用 Solaris Zarya Engine 在隔离的 Unity 工作树内合成并测试 C# 脚本。
  • 团队用 Solaris Zarya Engine 在 Blender 中合成 Python 脚本并导出 3D 资产。
  • 团队用 Solaris Zarya Engine 根据经过验证的推理片段构建 DPO 对。

功能特性

AI 助手

自然语言界面

工作流自动化

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