两分半钟，看它实际运行
用日常语言向智能体提出一个问题；它自行发现从未拿到过的库表结构、自己写出查询语句并返回答案——随后我们检查有什么离开了网络。每一条命令与每一行输出都是真的。
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AI 试点很少因为模型不够好而失败。
它们卡在边界上。当一个试点准备成为人们真正依赖的系统时，问题就不再是准确率，而是数据去了哪里。
数据可以去哪里
对多数机构来说，使用已通过审批的模型服务商是可以接受的，也是最快的路径。但有些数据不行，此时大多数厂商的参考架构在第一页就用不上了。两种情况我们都能做。
系统都在内网
真正值得自动化的工作运行在防火墙之后，那些主机不接受任何入站连接，将来也不会开放。
总要有人签字
评审人会问数据流向哪里、谁能解密、记录了什么。含糊的回答会直接终结项目。
我们做什么
在你的政策允许的位置运行模型
当数据确实不能离开时，本地推理让一切都留在你的硬件上——这是我们与众不同之处。如果你的政策已允许使用某家模型服务商，那条路更快也更准确，提示词会在你与其签订的协议下发送给该服务商。这是按用例做的选择，而不是我们的限制。
无需开放端口即可访问内部系统
仅出站的隧道与反向 SOCKS 让智能体有路径访问内网服务。无需暴露任何入站端口，也就不必为一条新的防火墙规则去争论。
把它放在工作真正发生的地方
命令行、桌面端、移动端，以及端到端加密的聊天界面。通过 Model Context Protocol 访问你自己的系统。
基于我们自研的技术栈
我们不是把别人的 API 包一层再转卖。交付运行在 Kavilo 之上——由我们自己编写和维护的软件。正因如此，我们可以改变它的部署方式来适配你的约束，而不是要求你去适配一个产品。
- 单一二进制
- 静态编译，无需安装或运行其他任何东西。可以直接拷贝到没有互联网连接的主机上。
- 模型接入
- 本地推理（Ollama 或 vLLM）与托管 API（Anthropic、OpenAI、Gemini、DeepSeek）共用一个接口，之间带有重试与熔断。
- 工具
- 文件系统、Shell、网络与检索工具，以及通过 stdio 和 streamable HTTP 访问你的服务的 Model Context Protocol 客户端。
- 消息
- 服务端永不持有明文的消息中枢：X3DH 与 PQXDH 密钥协商、Double Ratchet、群组 sender key，以及 sealed sender。
- 网络
- 仅出站的 HTTP 隧道，以及基于 TLS 或 QUIC 的双向 SOCKS5。
- 源代码
- 闭源。第三方代码审阅与源代码托管（escrow）均可按需安排，作为计价选项提供。
合作如何开始
三个阶段，任何一个阶段之后你都可以停下。多数客户从「评估」开始，因为这是判断我们水平的最低成本方式。
评估
我们梳理你的数据可以与不可以去哪里、哪些系统承载价值、评审人会要求什么。范围固定、费用固定。最终交付一份归你所有的书面架构方案，无论你是否继续与我们合作。
部署
我们来建：你选定的拓扑、与内部系统的连接、你的员工真正会用的界面，以及交接时的运维手册。
运维
版本升级、模型与服务商切换，并在每次变更后重跑验收测试，让行为是被测量的，而不是被假定的。
以及三种运行方式
完全部署在你的硬件上，适用于数据确实不能离开的情况。在你的环境中接入已审批的托管模型，适用于政策已允许的情况——这适用于多数机构。由我们完整托管，当你只要结果、不想运维基础设施时最快见效；此时你的数据可以留在你的系统中、由我们以受限的只读权限访问，也可以复制一份给我们，由你决定。我们会告诉你真正需要哪一种，包括当答案是最便宜的那一种时。