Самовосстановление · Самообучение

Платформа, которая
чинит себя сама.

Пока ваши конкуренты просыпаются от сбоев, Swashi обнаруживает инцидент, предлагает решение и готовит его к одобрению в один клик — еще до того, как вы заметите проблему.

15
Обнаружено типов инцидентов
24
Agents под наблюдением 24/7
90d
Окно самообучения
0
Автоматических развертываний без одобрения

Цикл самовосстановления

Пять этапов от обнаружения инцидента до одобренного человеком исправления — полностью автоматизировано, за исключением финального одобрения.

Этап 1 из 5

ОБНАРУЖЕНИЕ

Watchdog круглосуточно отслеживает 24 Agents через непрерывный мониторинг в реальном времени

ОБНАРУЖЕНИЕ
КЛАССИФИКАЦИЯ
ПОИСК РЕШЕНИЯ
ПРЕДЛОЖЕНИЕ
ОДОБРЕНИЕ
Аналитика инцидентов

15 паттернов. Ноль сюрпризов.

Каждый паттерн был извлечен из реальных производственных инцидентов. Система мгновенно распознает их — потому что уже сталкивалась с ними.

ВЫСОКИЙ
deployment-killed-batch
Обновление во время активной задачи прерывает текущую работу
ВЫСОКИЙ
missing-dependency
Необходимый компонент не загружается после обновления
ВЫСОКИЙ
broken-data-write
Agent записывает данные в неверном формате
ВЫСОКИЙ
auth-handshake-order
Запланированная задача некорректно блокируется проверками безопасности
ВЫСОКИЙ
cold-start-timeout
Медленный перезапуск приводит к превышению лимита времени выполнения задачи
ВЫСОКИЙ
memory-limit-exceeded
У Agent заканчивается память в середине задачи, оставляя частичные данные
СРЕДНИЙ
kill-switch-stub
Переключатель паузы показывает "приостановлено", но изменение не сохранилось
СРЕДНИЙ
wrong-data-reference
Устаревшая ссылка на данные после обновления структуры
СРЕДНИЙ
schema-version-mismatch
Новые данные считываются старым Agent, поля не совпадают
СРЕДНИЙ
message-retry-failure
Сообщение многократно не отправляется и откладывается для проверки
СРЕДНИЙ
cross-origin-block
Запрос блокируется из-за отсутствия заголовка безопасности
СРЕДНИЙ
auth-token-expired
Токен безопасности истекает в середине длительной задачи
СРЕДНИЙ
rate-limit-cascade
Лимит использования вызывает каскадные повторные попытки у Agents
СРЕДНИЙ
search-index-missing
Сложный поиск не удается, потому что индекс еще не готов
СРЕДНИЙ
config-secret-missing
Отсутствует необходимая настройка после расширения на новый регион
Самообучающийся механизм исправлений

Каждое исправление становится
будущим знанием.

Каждая когда-либо исправленная проблема превращается в доступное для поиска знание. При возникновении нового инцидента механизм извлекает наиболее релевантные прошлые исправления — ранжированные по релевантности, актуальности и достоверности.

1
Фильтр по области сервиса
Извлекает исправления только для затронутого сервиса
2
Фильтр по версии архитектуры
Исправления v3.x ранжируются 1.0×, v2.x — 0.5×, v1.x исключаются
3
Снижение достоверности
Исправления старше 180 дней получают 0.75× балла, старше 365 дней — 0.5×
4
Топ-3 ранжированных результата
Финальный рейтинг по совокупной оценке с калиброванной достоверностью 0–100%
исправления_знаний · фрагмент FIX-S26-3
id: "FIX-S26-3"
title: "Экспериментальный Агент ДЕГРАДИРОВАЛ по x-команде"
patternType: "неправильная-коллекция"
riskLevel: "СРЕДНИЙ"
date: "2026-05-29"
architectureVersion: "v3.0"
confidenceScore: 87
isRepeatedFailure: false
keywords: ["пульс_агента", "последнийПинг", "ДЕГРАДИРОВАЛ"]
Извлечено за 12 мс · Оценка: 87/100
Самообучающийся механизм

Каждый результат.
Накопление интеллекта.

Система отслеживает результаты в течение 90 дней, извлекает успешные паттерны в Campaign DNA и заносит неудачные в Anti-DNA — так каждая кампания становится умнее предыдущей.

90-дневное окно результатов

Отслеживается каждый Lead, email, звонок, встреча и событие дохода. Система учится тому, что действительно конвертируется на протяжении всего цикла продаж.

ДНК Кампании

Успешные вводные, предложения, отработка возражений, тон и окно для звонка извлекаются из измеренных результатов — а не из догадок.

Анти-ДНК

Неудачные паттерны также сохраняются. Система учится тому, чего НЕ следует делать, предотвращая дорогостоящие регрессии.

Бандит Уилсона

Эксперименты используют доверительные интервалы Wilson Score — динамически перенаправляя трафик к победителям, а не наивные 50/50 разделения.

Глобальная граница обучения

Ваши данные никогда не используются для обучения других клиентов. Только деидентифицированные агрегированные сигналы передаются вверх — конфиденциальность предприятия защищена.

Без несанкционированной оптимизации

Система не может самостоятельно редактировать свои фреймворки, переписывать подсказки Agents или развертывать изменения логики без одобрения человека.

Цикл обучения
Лид
Электронная почта
Ответ
Звонок
Встреча
Доход
intelligence_events
Интеллект Роста
ДНК Кампании
Применяется Везде
Человеческое управление

Не черный ящик.
Вы сохраняете контроль.

Более значимые изменения всегда требуют более высокого уровня одобрения. Swashi никогда автономно не развертывает, не объединяет и не изменяет ничего без человеческого контроля.

Тип действияПолномочияПричина
Генерация контентаАвтоматическиНизкие риски, обратимо
Отправка рассылкиОпциональное одобрениеОграничено объемом
Действие голосовых продажТребуется одобрениеВзаимодействие с высоким намерением
Развертывание / исправлениеТребуется одобрениеНеобратимо в production
Изменение цен / предложенияТребуется одобрениеВлияет на доход

Платформа, которая чинит себя сама
пока вы спите.

Самовосстановление и самообучение включены в каждый тарифный план Swashi.