AletheionAGI 今日发布

AletheionAGI 是一款面向生产环境客户-facing AI 系统的证据约束平台，核心理念是「将 AI 回答转化为客户信任」。产品为已有的 AI 系统提供持久化记忆层，在答案触达用户之前，执行证据授权和事实校验双重关卡，确保每一条输出都有可验证的依据支撑。

平台构建了完整的三层防护架构：

证据约束记忆层：采用 ASM-CM、BM25 和向量检索三种机制协同工作，从经过授权的记忆存储中召回候选证据，所有召回结果必须经过策略引擎的命名空间和标签约束，确保跨账户泄漏和未授权信息无法进入输出链路。

答案校验层：召回的证据必须真正支撑正在生成的声明。平台在答案交付前进行声明级别校验，验证引用内容与声明内容的一致性，有效防止「引用正确证据却生成错误答案」这类高层风险。通过 979 个冻结支持问题测试，ASM-CM + Bridge 8.1 在 Recall@5 达到 93.6%、诊断答案得分 66.5%，每次查询仅消耗约 1.09K 输入 token。

Fail‑closed 交付边界：平台采用 fail-closed 策略，所有 18 项确定性控制全部通过，45 项不安全输出在交付前被全部拦截。与传统 RAG 方案相比，AletheionAGI 的证据约束机制在召回率和答案质量上均有显著提升，且 token 消耗更低。

产品架构上将「读者」（Reader）定义为集成方可选组件，平台自身承担更难保障的边界职责：规范记忆、检索溯源、策略执行和证据约束。平台会持续追踪 22 个故障类别并维护对应的故障模式清单，为 AI 系统的安全上线提供可量化的保障依据。

适用场景包括：需要利用历史上下文提升体验、但又不能容忍过时或未授权信息影响答案准确性的客户支持场景和商业智能体场景。一次付费 R$ 99，含 1,000 次查询，支持自带 Reader API Key，无订阅费用。