AI与传统软件截然不同。逻辑不在代码中，而在权重里。无法观测的事物，就无法控制 在AI错误可能引发诉讼、罚款或临床风险的行业中，只有系统全面透明，才能真正向前推进
Brix建立在一个信念之上 — AI只有在每一步都可见、可追溯、可改进时，才能真正赢得信任
在一个平台上管理AI系统的全生命周期
Build — Agent Builder
Build
在统一运行时中配置Agent编排、数据连接器和上下文管道
Build complex agents at overwhelming speed
Weeks to months combining frameworks
Multi-agent pipelines in days via visual builder. Minimized failure rate
Evaluate
基于自研检测模型的幻觉识别与评估框架，在上线前捕获故障
Full evaluation at the same cost
Less than 3% of responses sampled
Virtually 100% evaluation with our 4B model. 1/100th the cost of frontier
Serve
从前沿模型到小型模型，根据任务自动选择并编排最优模型
Auto-select optimal model per task
One model handles all tasks
Auto-orchestrate from frontier to small models based on task requirements
Observe
实时追踪每个Agent、每个决策。审计日志完整记录
Trace every decision end-to-end
Black box. No way to know why it failed
Real-time audit logs for every agent, model call, and data reference
Improve
自动收集失败数据，通过sLM微调与持续学习循环不断优化下一版本
Every failure becomes training data
Repeat the same mistakes. Manual fixes
Auto-collect failures → abstract patterns → sLM tuning. Continuous loop
我们不只卖软件，我们与您共建
在精准至上的行业中落地AI绝非易事。我们的Applied AI工程师与客户团队携手，在Brix之上设计、构建、调优AI系统。数周而非数月即可交付生产级AI，首次上线后平台将与客户共同演进
这不是咨询，而是工程 — 构建在您的系统之上、我们的平台之上，价值随时间复利增长
不止于演示，更在于深度
自研幻觉检测模型在HaluEval-QA基准上达到94.25%准确率 — 超越GPT-4(79%)和Claude Opus(78%)，成本仅为约1/100
94.25%
幻觉检测准确率
4B
自研检测模型参数量
~1/100
相比前沿模型的成本