Phối hợp đa tác nhân
Cách tác nhân AI phân chia nhiệm vụ, chuyển giao ngữ cảnh và phối hợp công việc.
R&D / Alakris Lab
Nghiên cứu các tổ chức AI tự chủ
Alakris Lab là sáng kiến nghiên cứu và phát triển của Alakris tập trung vào các tổ chức AI tự chủ: những hệ thống nơi tác nhân AI thực hiện công việc vận hành thực tế, phối hợp với con người và tác nhân khác, ra quyết định, phục hồi sau lỗi và hoạt động ngày càng tự chủ.
Alakris xây dựng và nghiên cứu các tổ chức AI tự chủ, nơi tác nhân tiến hóa từ trợ lý thành nhân sự số và đội ngũ AI phối hợp có khả năng thực hiện công việc tổ chức thực tế.
Alakris Lab
Alakris Lab là hướng nghiên cứu của Alakris. Những triển khai thương mại thực tế của tác nhân AI tạo ra môi trường để nghiên cứu không chỉ chất lượng mô hình mà còn độ tin cậy của công việc tổ chức kéo dài.
Làm thế nào để hệ thống AI thực hiện đáng tin cậy công việc tổ chức dài hạn trong môi trường thực tế?
Alakris nghiên cứu kiến trúc, phương pháp và chỉ số giúp các tác nhân chuyên biệt chia sẻ công việc, giữ đúng ranh giới thẩm quyền, phục hồi sau lỗi và chịu trách nhiệm trước con người.
Chúng tôi tin rằng bước tiến lớn tiếp theo của AI ứng dụng không phải là một tác nhân tự chủ đơn lẻ, mà là các tổ chức gồm nhiều tác nhân chuyên biệt cùng hoạt động với con người.
R&D
Tám lĩnh vực liên kết định hình chương trình dài hạn của Alakris Lab.
Cách tác nhân AI phân chia nhiệm vụ, chuyển giao ngữ cảnh và phối hợp công việc.
Cách tác nhân thực hiện công việc kéo dài hàng giờ, ngày hoặc tuần mà không cần giám sát liên tục.
Độ tin cậy, phát hiện lỗi và phục hồi sau sự cố của nhân sự số.
Cách con người giao việc và kiểm soát mức độ tự chủ của tác nhân.
Bộ nhớ dài hạn và bảo toàn ngữ cảnh xuyên suốt các nhiệm vụ.
Quyền hạn, thẩm quyền, chính sách và giới hạn cho tác nhân tự chủ.
Chi phí nhiệm vụ, năng suất và so sánh thận trọng giữa công việc AI và con người.
Phương pháp đo quyền tự chủ, chất lượng và hiệu quả của tổ chức AI.
Các lĩnh vực Alakris hướng tới đóng góp tri thức mới gồm:
Thay vì chỉ nghiên cứu tác nhân trong mô phỏng, Alakris hướng tới đánh giá hệ thống tự chủ thông qua các triển khai vận hành thực tế.
Sản phẩm thực tế tạo vòng lặp nghiên cứu có thể đo lường, trong khi dữ liệu riêng tư của khách hàng không xuất hiện trên bề mặt nghiên cứu công khai.
Môi trường khắc nghiệt là khung nghiên cứu hữu ích cho quyền tự chủ khi liên lạc hạn chế, tài nguyên bị giới hạn, hệ thống gặp lỗi và con người can thiệp chậm.
Chúng tôi xem môi trường khắc nghiệt là phép thử dài hạn cho kiến trúc và chỉ số của tổ chức AI tự chủ, không phải tuyên bố về một chương trình không gian hay quan hệ đối tác hiện tại.
Alakris Lab sẵn sàng đối thoại với nhà nghiên cứu, trường đại học, phòng thí nghiệm AI và công ty công nghệ về tác nhân tự chủ, hệ thống đa tác nhân, an toàn AI, robot và AI trong tổ chức.
Trao đổi về hợp tác nghiên cứuTài liệu đã công bố và nghiên cứu đang thực hiện của Alakris Labs, cập nhật ngày 6 tháng 10 năm 2026. Bản tiền công bố, bản thảo, đăng ký trước và dữ liệu có trạng thái riêng; không phải tất cả đều đã được bình duyệt.
Chương trình nghiên cứu
Chương trình dài hạn về tổ chức tự chủ khi không thể tiếp cận thẩm quyền con người, vị trí bền vững và trí nhớ thể chế. Hướng tiếp theo: phục hồi tổ chức, phân bổ thẩm quyền và duy trì sứ mệnh. Đây là chương trình nghiên cứu, không phải cam kết sản phẩm sẵn có.
Xem nguồnBản tiền công bố · 20/08/2026
Bài quan điểm về giả định có thể liên hệ người nhận yêu cầu chuyển cấp và giám sát độc lập về cấu trúc. Công bố trên Zenodo dưới dạng tiền công bố, DOI 10.5281/zenodo.22030089.
Xem nguồnBản thảo nghiên cứu
Bản thảo thực nghiệm từ mô phỏng đăng ký trước. Tương tác giữa tính độc lập và độ trễ được ủng hộ; tính tương đương khi không trễ chưa được xác định. Mô hình thứ hai cho thấy chi phí của độc lập khi có thể chuyển cấp. Chưa xác nhận bài được chấp nhận.
Xem nguồnĐăng ký trước · 02/09/2026
Kế hoạch nghiên cứu nhân tố: sáu cấu hình giám sát, hai mức độ trễ và 25 hạt giống xác nhận. OSF phân biệt giả thuyết định trước với phân tích sau đó.
Xem nguồnDữ liệu mở · 03/09/2026
Dữ liệu thí điểm, hiệu chỉnh lại và mã đã đóng băng. Thí điểm phục vụ thiết kế và ước lượng lực thống kê, không phải kết quả xác nhận.
Xem nguồnDữ liệu mở · 15/09/2026
270 ô thí nghiệm, phân tích đóng băng, mã và tài liệu có quy trình tái lập. Kho này liên quan đến mô phỏng; áp dụng cho nhiệm vụ thực tế cần kiểm tra riêng.
Xem nguồnMã nguồn mở
Mã mô phỏng, kịch bản, bộ chạy thí nghiệm, văn bản nghiên cứu và hướng dẫn tái lập. Kho công khai cho phép kiểm tra phương pháp và giới hạn.
Xem nguồnHoạt động được xác nhận và thảo luận công khai. Bình duyệt, nộp bài và trình bày là những hoạt động khác nhau; trang này không khẳng định bài đã được chấp nhận hay đã có bài thuyết trình.
Thảo luận · từ tháng 9/2026
Chúng tôi giới thiệu tình huống cấp quyền khi thẩm quyền bên ngoài không thể tiếp cận. Thảo luận về phạm vi, thu hồi và từ chối an toàn. Đã đề xuất thử nghiệm chung về phủ quyết bắt buộc, bằng chứng lỗi thời và tác động đã thực hiện; chưa có kết quả.
Xem nguồnTình huống mở · tháng 10/2026
Vấn đề số 13 đề xuất bộ chạy tái lập để so sánh Alakris, MintID và Proofable: thẩm quyền lúc gửi, tác động đã thực hiện và kết quả nhiệm vụ được ghi riêng. Thử nghiệm chung đang chuẩn bị.
Xem nguồnLiên hệ nghiên cứu · 06/10/2026
Tuyển chọn có nguồn của mười người tham gia thảo luận, với vai trò và bối cảnh dự án. Đây không phải danh bạ chính thức AAIF hay danh sách đối tác Alakris.
Xem nguồnĐã nhận lời mời · 17/09/2026
Vladislav Kostitsyn đã nhận lời bình duyệt cho Managing Agents that Manage Agents. Đây là bình duyệt hội thảo, không phải hội nghị chính, bài được chấp nhận hay vai trò diễn giả.
Xem nguồnChúng tôi tham gia thảo luận AAIF Identity & Trust về thẩm quyền của tác nhân. Việc cá nhân tham gia không có nghĩa là Alakris hợp tác với đơn vị tuyển dụng của họ. Mục cộng đồng cung cấp liên hệ và nguồn công khai.