产品，三帧呈现
引擎在您的品牌应用中的样子。
3D 助手提出类型化问题，无代码有向图路由每个回答，面板把对话变成结构化的上下文层。类型化问题引擎和条件图已投入生产；头像层为部分实现——下文如实展示。
示意图——真实产品截图即将推出。
AIDA · 为什么与众不同
不是聊天机器人。而是带有您业务含义的类型化问题工作流。
大多数助手生成自由文本并寄望于它能奏效。HAI 运行类型化问题的有向图——文本、音频、视频、图像、地理位置、选择等——因此每个回答都以结构化方式被捕获，上下文遵循您组织的拓扑结构。
- ✓注意 ——一个在正确的地方问正确问题的助手，而不是从开放式提示中猜测。
- ✓兴趣 ——13 种类型化问题承载您业务的语义，并具备贯穿网络、社区和房间的上下文记忆。
- ✓渴望 ——每次对话都会构建一个供其他模块消费的上下文层：匹配建立连接，面板生成报告，正确的推广触达正确的人。
- ✓行动 ——预约一次演示，把真实工作流放到您自己的用例面前。 ✅
类型化问题类型13
上下文层级3
投入生产始于2016
价值主张 · 任务、痛点、收益
它完成的工作，它消除的痛点，您保留的收益。
HAI 的构建目的是接待、筛选和结构化——而不是即兴发挥。这是价值画布，每项收益都由引擎支撑，而非形容词。
任务
全天候接待。筛选线索。捕获结构化数据。端到端引导流程——入职、理赔、认证——不丢主线。
痛点
会幻觉或从未学会业务的聊天机器人。没人填完的表单。下游无法利用的非结构化数据。
⚖
设计上就诚实
这里的“零幻觉”是关于关键流程的精确声明：在这些流程中，助手获取预定义的类型化回答，而不是生成自由文本，因此没有可幻觉的内容。路由和上下文可重构性保证以定理形式写在P-A1中——不是假设。我们为下方每项能力标注真实状态，从不把部分实现项升级为生产环境。
特性 · 优势 · 利益
特性、优势、利益——附真实状态标注。
今天有两项能力已投入生产。3D 头像一行是部分实现——我们如实标注为部分实现。
| 特性 | 优势 | 利益 |
|---|---|---|
| 13 种类型化问题 ✅ | 多模态获取 | 您捕获语音、照片和位置——不只是文本 |
| 有向图形式的工作流 ✅ | 无代码条件流 | 助手适应它收到的每个回答 |
| 带本地化语音的 3D 头像 ⚠️ | 身份与亲近感 | 您的品牌以受众的语气说话 |
⚠️
3D 头像：目前为部分实现
带本地化语音的 3D 头像目前为部分实现——头像和语音层是真实的，但尚未在所有渠道和语言上完成生产就绪。其下的类型化问题引擎和条件图已完全投入生产。我们会在现场演示中如实展示头像层的现状，而不是在这里夸大。
The space is the router
贯穿网络、社区和房间的上下文。
对话不是一条扁平的队列。HAI 在拓扑的每个层级维护上下文层，因此下一个模块总能继承助手已经学到的东西。
- ✓网络上下文 ✅ ——您的品牌和身份覆盖每个地点；回头客在整个网络中被识别。
- ✓社区上下文 ✅ ——每个分支都是地图上的真实多边形，拥有自己的面板；助手在回答前先路由到正确的团队。
- ✓房间上下文 ✅ ——订单、理赔和认证各自落入其职能区域，并附上产生它们的对话。
- ✓上下文记忆，已形式化 ✅ ——上下文的路由和可重构性在论文 P-A1 中得到证明，而非承诺。
运行在您的 Whitelabel Network 上
HAI 随您自己的品牌应用交付——Web、iOS 和 Android——在每个分支使用同一身份。引擎是助手；网络是它栖身的躯体。
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