AI NATIVE RESEARCH COMPANY
在语言之前， 世界已经存在。
我们打造先理解世界、再开口说话的 AI。
01 — WORLD MODEL
开口之前， 先做预测。
孩子在学会“滚动”这个词之前，早就知道球会滚向哪里。我们研究前语言世界模型：不从文本，而是从世界本身学习因果与物理，并想象下一个瞬间的模型。
02 — CONTEXT GRAPH · AGENT HARNESS
上下文相连， 便成了世界。
零散的信息还不是智能。上下文图谱将概念与关系编织成一个鲜活的结构；智能体框架让 AI 在其上自主规划、执行并自我验证。我们亲手设计这一基础。
还没有相连的概念。
选择示例或输入一句英文。可以拖动节点。
- 智能体
- 工具
- 世界
- 上下文
- 目标
- 实体
03 — AGENTS
我们教机器 去想象世界。
接到目标后，智能体会制定计划、使用工具，并检查自己的工作。失败了，就重新规划。当许多智能体共享同一个世界，那个世界便开始自行运转。
- 规划
- 执行
- 验证
- 完成
- 人工审核
选择一个目标，交给智能体。
04 — APPLICATIONS
从研究， 走向人们生活的世界。
- 01 · AX
重写工作的方式
智能体理解组织的上下文，自主重构工作流程。不是叠加工具，而是让工作本身成为 AI 原生。
- 02 · GAME AI
仿佛活着的对手
不照剧本行事，而是读懂局势、随机应变的 NPC。为每位玩家带来不同体验的游戏智能。
- 03 · VIRTUAL WORLDS
自行运转的世界
建立在世界模型与智能体之上的虚拟世界，在人们下线后仍持续演化。这是仿真、元宇宙与数字孪生的下一步。
05 — ROADMAP
从基础， 到整个世界。
- STAGE 1 · 现在
上下文图谱与智能体框架
此后每个阶段的基础：把上下文编织成结构，并设计智能体规划、执行、验证的循环。本页的概念演示就是起点。
- STAGE 2 · 下一步
面向仿真与游戏的世界模型
在仿真环境中学习因果与物理的前语言世界模型，首先应用于游戏 AI。
- STAGE 3 · 之后
自我演化的虚拟世界
世界模型与智能体共同运转的世界，并以同一技术栈扩展到组织 AX 与数字孪生。
06 — WORK WITH US
合作方式
联合研究
与高校和研究机构共同研究世界模型与智能体评估方法。
概念验证
将智能体框架应用于企业的一项真实业务，并共同衡量效果。
联合开发
与游戏和虚拟世界工作室共同开发 NPC 智能与世界仿真。