Maisa 融资 25 万美元，为值得信赖、透明的“数字工作者”提供支持

企业 AI 饱受失败困扰——研究表明 95% 的生成式人工智能飞行员失败。但是品牌对其自身难以衡量的部分，无法做出有效提升 maisa连接瓦伦西亚和旧金山，致力于将问责制融入自动化。在由 Creandum 在...的支持下 铸点资本, NFX及 村全球，Maisa 准备通过可审计且智能的代理流程自动化来转变 AI 工作流程。

引擎内部：KPU 和工作链——从头开始建立信任

Maisa 平台的核心是 知识处理单元 (KPU)——一种重新构想AI推理的全新架构。KPU包括：

• A 推理引擎由大型语言模型提供支持，可规划多步骤工作流程。
• An 执行引擎 执行这些计划并反馈结果以供重新调整。
• A 虚拟上下文窗口 简化信息流，使模型仅关注相关数据以减轻幻觉。

KPU 的独到之处在于它重塑了法学硕士 (LLM) 的角色。它不再充当概率文本生成器，而是将模型视为严谨计算框架内的一个组件。KPU 像操作系统一样协调推理，将问题分解为可管理、可审计的步骤，并确保每个操作都可验证。这种结构将曾经不透明的模型转变为可预测的逻辑系统，错误可以被检测、纠正，并防止级联。

与 KPU 互补的是 工作链——一条细致记录的审计线索，追踪数字化工作者流程中涉及的每一个决策、行动和工具。与典型的人工智能输出让用户猜测不同，工作链就像一个自动化的黑匣子记录器。每一次计算、每一次数据提取、每一个推理步骤都被详细保存。这使得企业不仅能够信任结果，还能追溯、重现并随着时间的推移不断改进。对于合规性要求高的行业来说，这不仅仅是一种便利，更是大规模安全部署的基础。

Maisa Studio 的实际应用：基于透明度的无代码代理

Maisa Studio 利用 KPU 和工作链 (Chain-of-Work) 技术，使“公民开发者”（非技术人员）能够使用通俗易懂的语言指令部署数字化工作者。通过 Maisa 的 HALP（人机增强 LLM 处理），该系统可以进行交互以阐明意图、构建工作流、集成数百个 API，并开始动态学习——所有这些都无需开发人员或数据集。

在实践中，这已经产生了显著的影响：一家金融服务公司将误报率降低了 99%，并将每位员工的工作效率提高了 10 倍，并且仅用了三次入职培训就完成了全面部署。全球银行、汽车制造商和能源公司正在试用该平台，以大规模自动化合规性要求较高的流程，在这些流程中，透明度和可审计性是不可妥协的。

为什么重要——一个值得信赖且可扩展的人工智能愿景

Maisa 不仅提供自动化，还提供 负责任的人工智能 通过架构嵌入信任。在监管、不透明和高风险的行业——金融、医疗、能源——追踪每一个自动化决策的能力至关重要。 工作链 使企业能够在任何步骤检查、审计和验证人工智能逻辑，这意味着监管机构和内部团队无需猜测结论是如何得出的，而是能够进行精确验证。

与此同时，KPU 的设计通过将推理与数据噪声隔离并构建执行机制，系统地抑制了幻觉。这种可靠性消除了企业常常对人工智能保持警惕的不可预测性。Maisa 的智能体不会产生神秘莫测的输出，而是能够提供合乎逻辑、可预测且一致的结果。

展望未来，该平台代表着一次根本性的转变：AI将成为值得信赖的合作伙伴——其推理透明、行为可追溯，并且其“思维过程”可进行改进和审计。由于Maisa的系统与模型无关，组织可以灵活地在未来采用更强大的模型，同时又不会失去KPU框架的严谨性和监督性。这种适应性为满足不断变化的企业需求，实现可持续、可扩展的部署奠定了基础。

在本质上， maisa 为人工智能绘制了一幅蓝图，它不仅强大，而且负责任且富有韧性。在当今大多数人工智能项目都未能实现目标的时代，这项技术开辟了一条罕见的前进之路——将创新与诚信相结合。