? 产品介绍:当神经科学遇上AI工程
2023年,MIT终身教授Robert Yang(杨光宇)做出一个震撼学术界的决定:放弃麻省理工教职,带领北大物理学院校友团队创立Altera实验室。两年后,他们交出的答卷正是Fairies——全球首个实现千级智能体并行协作的通用AI系统。
与传统聊天机器人不同,Fairies被设计为驻守本地的数字团队:
- 技术底座:自主研发的PIANO认知架构,模拟人脑分布式处理机制,10个功能模块动态协作;
- 模型生态:热插拔调度GPT-4.1、Gemini 2.5 Pro、Claude 4等12+顶尖模型;
- 安全承诺:端到端加密+本地数据处理,杜绝云端隐私泄露风险。
? 命名彩蛋:团队将产品命名为“Fairies”(仙女),灵感源自欧洲传说中守护自然的精灵,隐喻其无形却无处不在的赋能能力。
? 适用人群:谁在抢先用Fairies?
用户类型 | 典型场景举例 | 收益对比 |
---|---|---|
开发者/工程师 | 自动生成API调试代码 | 错误率↓40%,效率↑3倍 |
企业管理者 | 跨部门会议调度+销售报告生成 | 人工成本↓58% |
学术研究者 | 文献综述+数据可视化 | 研究周期缩短30% |
内容创作者 | 多平台内容生成+邮件自动化 | 创作效率↑400% |
效率极客 | 本地文件智能管理(分类/转换) | 耗时从1小时→18秒 |
️ 核心功能:五大技术革新解读
1️⃣ 本地文件系统级操作
- 功能场景:
自动清理桌面杂乱文件(图片/文档分类)
Word批量转PDF(成功率89%)
敏感数据本地脱敏处理 - 技术原理:
通过系统级权限沙箱直接调用操作系统API,绕过云端中转,配合动态负载均衡算法确保资源利用率>85%。
2️⃣ 多模型协同决策引擎
- 功能场景:
输入“推荐视频剪辑用便携Mac”→ 5分钟内输出带性能对比图的购买报告 - 技术原理:
任务蒸馏算法将复杂问题拆解→分配至GPT-4.1(文本分析)、Gemini(多模态图表生成)等专项模型→语义对齐技术整合结果。
3️⃣ 千级智能体集群调度
- 功能场景:
某制造企业部署800智能体同步处理:
▪️ 供应链监控(Claude4分析数据)
▪️ 视觉质检(CV模型识缺陷)
▪️ IoT设备运维工单生成 - 技术原理:
ALMS生命周期系统管理智能体创建→训练→退役全流程,强化学习调度算法实时优化资源分配。
4️⃣ 人机协同操作确认机制
- 功能场景:
删除重要文件前弹出确认框 / 邮件群发前预览收件人 - 技术原理:
操作风险分级模型(RRM)实时评估任务风险值,高危操作强制触发人工确认节点。
5️⃣ 企业级流程自动化闭环
- 功能场景:
? 抓取CRM数据→生成可视化周报→邮件发送
? 合同扫描→风险条款标记→修正建议输出 - 技术原理:
基于MCP(多链式操作协议) 构建操作链,支持断点续传与错误回滚。
?️ 工具使用技巧:高玩这样榨干Fairies!
效率翻倍组合技
# 案例:3步完成学术论文辅助
1️⃣ **深度研究**:
/research "脑机接口伦理争议 2023-2025" → 自动生成文献矩阵图
2️⃣ **代码生成**:
/code "用Python爬取IEEE最新论文,结果存本地Excel"
3️⃣ **邮件调度**:
/email "下周三15点组会通知+附文献摘要PDF"
? 隐私保护必选项
- 开启
本地沙箱模式
:处理敏感数据时禁用云端模型; - 绑定
自有API Key
:避免Fairies订阅额度消耗(支持OpenAI/Anthropic等密钥接入)。
企业级部署建议
- 金融/医疗等合规敏感领域:选择本地化部署方案,数据不出内网;
- 使用
联邦学习+区块链
技术实现跨部门数据安全流转。
? 访问地址与未来展望
? 立即体验:https://fairies.ai/
- 支持系统:Windows/macOS(App+网页版)
- 版本政策:
? 免费版:100智能体额度+基础模型
? Pro版:$20/月 → 千级智能体+多模型调度+优先支持
技术前瞻:
2025年夏季将推出情感计算模块,通过声纹/表情分析用户情绪;
斯坦福法学院合作项目推进AI责任边界立法。
在深圳某券商办公室,交易员李哲用Fairies完成了一场“人机共舞”:
? 8:00 AM 智能体整理前夜全球市场数据 → 生成中英双语简报
? 9:30 AM 自动监控异常交易,触发风险预警弹窗
? 1:00 PM 抓取研报核心数据 → 输出可视化图表附邮件发送“以前这些工作要3个人忙到下午茶时间…”他滑动触控板关闭最后一个确认框,“而现在,Fairies才是那个从不喝咖啡的超人。” ?️
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