Fermi FAQ

Fermi란 무엇이며 주요 기능은 무엇입니까?

Fermi는 AI 기반 운영 두뇌로서, 모든 엔터프라이즈 데이터를 수집하고 엔티티 및 관계를 모델링하며 자율적으로 작업을 예측하고 추천합니다. 서로 다른 도구를 연결하고, 실시간 입력을 통해 학습하며, 자연어 쿼리를 통해 통합된 보기를 제공합니다. 이 플랫폼의 아키텍처는 수십 개의 노드에서 수천 개의 노드로 확장할 수 있으며, 지능형 에이전트 기반 자동 워크플로 설계 및 실행이 특징입니다.

Fermi는 기존 비즈니스 시스템과 어떻게 통합됩니까?

Fermi는 표준 API, 웹훅 및 직접 데이터베이스 연결을 지원하는 모듈식 통합 계층을 사용합니다. 온보딩 과정에서 커넥터는 데이터 필드를 통합 모델에 매핑하여 데이터 무결성과 보안을 유지합니다. 시스템은 소스 간의 중복 엔티티를 자동으로 감지하고 충돌을 해결하며 실시간으로 운영 그래프를 업데이트합니다. 이러한 통합을 통해 각 도구에 대한 사용자 지정 코드가 필요 없이 일관성을 보장할 수 있습니다.

Fermi를 사용하려는 신규 기업의 온보딩 프로세스는 무엇입니까?

셀프 온보딩은 비즈니스 목표를 가져오고, 핵심 시스템을 매핑하고, 정책을 정의하는 빠른 구성 마법사를 통해 시작됩니다. 이 플랫폼은 몇 시간 안에 데이터 추출, 엔티티 해결 및 자동 그래프 구축을 수행합니다. 사용자는 직관적인 시각적 편집기를 통해 모델을 검증하고 조정할 수 있으며, 이후 AI 에이전트가 프로비저닝됩니다. 지속적인 학습 주기는 새로운 데이터가 도착할 때마다 모델을 개선하여 빠른 운영 준비를 가능하게 합니다.

Fermi의 AI 에이전트는 어떻게 운영 작업을 실행합니까?

Fermi의 에이전트 계층은 일반적인 기능(주문 처리, 고객 지원, 송장 처리 등)에 대한 사전 구축된 워크플로와 사용자 지정 시나리오를 위한 노코드 빌더로 구성됩니다. 에이전트는 통합 그래프의 컨텍스트를 공유하여 부서 간 데이터에 액세스할 수 있습니다. 각 작업은 정책 규칙에 따라 평가되며, 승인되면 에이전트는 안전한 API를 통해 필요한 시스템 호출을 트리거합니다. 에이전트는 지속적으로 실행되며 필요에 따라 확장할 수 있으며, 실행된 작업에 대해서만 요금이 부과됩니다.

Fermi는 어떤 모니터링 및 변경 관리 기능을 제공합니까?

Fermi의 Conductor 모듈은 "시뮬레이션 > 승인 > 적용" 파이프라인을 통해 시뮬레이션된 변경을 가능하게 합니다. 배포 전에 시스템은 예측 모델을 실행하여 영향을 평가하고 신뢰도 점수와 위험 플래그를 제공합니다. 배포 후 대시보드는 작업 처리량, 오류율 및 SLA 준수와 같은 주요 지표를 실시간으로 추적합니다. 감사 가능한 로그는 모든 에이전트 작업을 기록하여 조직 전체의 규정 준수 및 추적 가능성을 보장합니다.

• Fermi 대시보드에 접속하고 로그인한 뒤 자가 온보딩 인터페이스를 열어 회사의 목표와 기존 도구를 매핑합니다.

• 온보딩 중에 패널에 菲尔米诺 통합 그래프가 표시되고 부서 간 연결을 보여주며 시스템 데이터 흐름의 페르미 레벨을 강조합니다.

• 적절한 어댑터를 선택해 각 기업 도구를 연결합니다; 마법사는 인증을 검증하고 양방향 동기화를 설정하여 비즈니스 프로세스의 페르미 서피스를 일치시킵니다.

• 다음으로 정책 설계기를 사용해 회사 정책을 정의합니다. 선언형 규칙을 사용해 페르미 골든 룰을 반영하여 작업 전이 확률을 예측합니다.

• 사전 구축된 에이전트 라이브러리를 배포하거나 에이전트 빌더를 통해 맞춤형 에이전트를 만듭니다. 각 에이전트를 페르미 입자처럼 다루어 워크플로우 전반에 고유 상태를 할당합니다.

• “컨덕터”를 사용해 변경을 시뮬레이션합니다: 시뮬레이션을 실행하고 투영을 검토한 뒤, 승인하고 업데이트를 통합 모델에 안전하게 적용합니다.

• 자연어 쿼리를 입력해 실시간 AI 어시스턴트를 활성화합니다. 어시스턴트는 연결된 모든 소스에서 실시간 분석을 검색해 맥락에 맞게 답변합니다.

• 분석 대시보드에 결과를 시각화하고 수익, 이탈률, 처리량 등의 핵심 지표를 관찰한 뒤, 페르미 에너지 비유를 통해 시스템 부하를 평가합니다.

• 잠재적인 데이터 격차(결손 항목의 페르미 역설)를 해결하기 위해 완전성 검사를 실행합니다; 시스템이 이상을 표시하고 에이전트에 수정 작업을 제안합니다.

• 인사이트를 활용해 비즈니스 전략을 정제하고 AI 어시스턴트와 분기 리뷰를 일정 잡은 다음, 컨덕터 또는 신규 에이전트를 통해 자동화 최적화를 구현합니다.