เยียวยาตัวเอง · เรียนรู้ด้วยตัวเอง

แพลตฟอร์มที่
เยียวยาตัวเองได้

ในขณะที่คู่แข่งของคุณตื่นมาพบกับปัญหาในไปป์ไลน์ Swashi ตรวจจับเหตุการณ์ เสนอแนวทางแก้ไข และเตรียมพร้อมให้คุณอนุมัติได้ในคลิกเดียว — ก่อนที่คุณจะทันสังเกตด้วยซ้ำ

15
รูปแบบเหตุการณ์ที่ตรวจพบ
24
Agents ที่ถูกตรวจสอบตลอด 24/7
90d
ช่วงเวลาการเรียนรู้ด้วยตัวเอง
0
การปรับใช้โดยอัตโนมัติโดยไม่ต้องอนุมัติ

วงจรการเยียวยาตัวเอง

ห้าขั้นตอนตั้งแต่การตรวจจับเหตุการณ์ไปจนถึงการแก้ไขที่ได้รับการอนุมัติจากมนุษย์ — เป็นระบบอัตโนมัติทั้งหมด ยกเว้นขั้นตอนการอนุมัติขั้นสุดท้าย

ขั้นตอนที่ 1 จาก 5

ตรวจจับ

Watchdog ตรวจสอบ 24 agents ผ่านการเต้นของหัวใจแบบเรียลไทม์อย่างต่อเนื่อง

ตรวจจับ
จำแนก
ดึงข้อมูล
เสนอแนวทาง
อนุมัติ
การวิเคราะห์เหตุการณ์

15 รูปแบบ ไม่มีเรื่องเซอร์ไพรส์

ทุกรูปแบบถูกสกัดมาจากเหตุการณ์จริงในการผลิต ระบบจดจำได้ทันที — เพราะเคยเห็นมาแล้ว

สูง
deployment-killed-batch
การอัปเดตระหว่างงานที่กำลังดำเนินอยู่ขัดจังหวะการทำงาน
สูง
missing-dependency
ส่วนประกอบที่จำเป็นไม่สามารถโหลดได้หลังจากการอัปเดต
สูง
broken-data-write
Agent เขียนข้อมูลในรูปแบบที่ไม่ถูกต้อง
สูง
auth-handshake-order
งานที่กำหนดเวลาไว้ถูกบล็อกอย่างไม่ถูกต้องโดยการตรวจสอบความปลอดภัย
สูง
cold-start-timeout
การรีสตาร์ทที่ช้าทำให้งานเกินขีดจำกัดเวลา
สูง
memory-limit-exceeded
Agent หน่วยความจำหมดระหว่างงาน ทำให้ข้อมูลบางส่วนตกค้าง
ปานกลาง
kill-switch-stub
ปุ่มหยุดชั่วคราวแสดงว่า 'หยุดชั่วคราว' แต่การเปลี่ยนแปลงไม่ถูกบันทึก
ปานกลาง
wrong-data-reference
การอ้างอิงข้อมูลเก่าหลังจากการอัปเดตโครงสร้าง
ปานกลาง
schema-version-mismatch
ข้อมูลใหม่กว่าถูกอ่านโดย Agent รุ่นเก่า ทำให้ฟิลด์ไม่ตรงกัน
ปานกลาง
message-retry-failure
ข้อความล้มเหลวซ้ำๆ และถูกตั้งค่าให้ตรวจสอบ
ปานกลาง
cross-origin-block
คำขอถูกบล็อกเนื่องจากส่วนหัวความปลอดภัยหายไป
ปานกลาง
auth-token-expired
โทเค็นความปลอดภัยหมดอายุระหว่างงานที่ใช้เวลานาน
ปานกลาง
rate-limit-cascade
ขีดจำกัดการใช้งานทำให้เกิดการลองใหม่แบบต่อเนื่องใน Agents
ปานกลาง
search-index-missing
การค้นหาที่ซับซ้อนล้มเหลวเนื่องจากดัชนียังไม่พร้อม
ปานกลาง
config-secret-missing
การตั้งค่าที่จำเป็นหายไปหลังจากขยายไปยังภูมิภาคใหม่
กลไกแก้ไขข้อผิดพลาดแบบเรียนรู้ด้วยตนเอง

ทุกการแก้ไขกลายเป็น
องค์ความรู้สำหรับอนาคต

ทุกปัญหาที่เคยได้รับการแก้ไขจะถูกเปลี่ยนเป็นองค์ความรู้ที่ค้นหาได้ เมื่อเกิดเหตุการณ์ใหม่ ระบบจะดึงข้อมูลการแก้ไขที่เกี่ยวข้องที่สุดในอดีต — จัดอันดับตามความเกี่ยวข้อง ความใหม่ และความมั่นใจ

1
ตัวกรองขอบเขตบริการ
ดึงเฉพาะการแก้ไขสำหรับบริการที่ได้รับผลกระทบ
2
ตัวกรองเวอร์ชันสถาปัตยกรรม
การแก้ไข v3.x ได้รับการจัดอันดับ 1.0×, v2.x จัดอันดับ 0.5×, v1.x ถูกยกเว้น
3
ความมั่นใจที่ลดลง
การแก้ไขที่เก่ากว่า 180 วัน ได้รับคะแนน 0.75×, เก่ากว่า 365 วัน ได้รับ 0.5×
4
ผลลัพธ์ 3 อันดับแรก
การจัดอันดับสุดท้ายด้วยคะแนนรวมพร้อมความมั่นใจที่ปรับเทียบแล้ว 0–100%
fixes_knowledge · ส่วนแก้ไข FIX-S26-3
id: "FIX-S26-3"
title: "Experiment Agent เสื่อมสภาพบน x-command"
patternType: "wrong-collection"
riskLevel: "ปานกลาง"
date: "2026-05-29"
architectureVersion: "v3.0"
confidenceScore: 87
isRepeatedFailure: false
keywords: ["agent_heartbeats", "lastPing", "เสื่อมสภาพ"]
ดึงข้อมูลใน 12ms · คะแนน: 87/100
กลไกการเรียนรู้ด้วยตนเอง

ทุกผลลัพธ์
คือการสั่งสมความฉลาด

ระบบติดตามผลลัพธ์เป็นเวลา 90 วัน สกัดรูปแบบที่ประสบความสำเร็จเป็น Campaign DNA และขึ้นบัญชีดำรูปแบบที่ล้มเหลวเป็น Anti-DNA — เพื่อให้ทุกแคมเปญฉลาดกว่าครั้งก่อน

กรอบเวลาผลลัพธ์ 90 วัน

ทุก Lead, อีเมล, การโทร, การประชุม และเหตุการณ์รายได้ถูกติดตาม ระบบเรียนรู้ว่าอะไรที่เปลี่ยนเป็นลูกค้าได้จริงตลอดวงจรการขายทั้งหมด

DNA แคมเปญ

การเปิดตัวที่ชนะ, ข้อเสนอ, การโต้แย้ง, โทนเสียง และช่วงเวลาการโทรที่เหมาะสม ถูกกลั่นกรองจากผลลัพธ์ที่วัดได้ — ไม่ใช่การคาดเดา

ต่อต้าน DNA

รูปแบบที่ล้มเหลวก็ถูกเก็บรักษาไว้เช่นกัน ระบบเรียนรู้ว่าอะไรที่ไม่ควรทำ เพื่อป้องกันความผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้น

Wilson Score Bandit

การทดลองใช้ช่วงความเชื่อมั่นของ Wilson score — ปรับเปลี่ยนการเข้าชมไปยังผู้ชนะแบบไดนามิก ไม่ใช่การแบ่ง 50/50 แบบธรรมดา

ขอบเขตการเรียนรู้ทั่วโลก

ข้อมูลของคุณจะไม่ถูกนำไปใช้ฝึกอบรมลูกค้ารายอื่น มีเพียงสัญญาณรวมที่ไม่ระบุตัวตนเท่านั้นที่ไหลขึ้นไป — ปกป้องความไว้วางใจขององค์กร

ไม่มีการเพิ่มประสิทธิภาพที่ไม่พึงประสงค์

ระบบไม่สามารถแก้ไขกรอบการทำงานของตัวเอง เขียน Agent prompts ใหม่ หรือปรับใช้การเปลี่ยนแปลงตรรกะโดยไม่ได้รับการอนุมัติจากมนุษย์

วงจรการเรียนรู้
ลูกค้าเป้าหมาย
อีเมล
ตอบกลับ
โทร
การประชุม
รายได้
intelligence_events
ข้อมูลเชิงลึกด้านการเติบโต
DNA แคมเปญ
ประยุกต์ใช้ได้ทุกที่
การกำกับดูแลโดยมนุษย์

ไม่ใช่กล่องดำ
คุณยังคงควบคุมได้

ผลกระทบที่สูงขึ้นย่อมต้องได้รับการอนุมัติที่สูงขึ้นเสมอ Swashi ไม่เคยปรับใช้ ผสาน หรือเปลี่ยนแปลงสิ่งใดโดยอัตโนมัติโดยไม่มีการอนุมัติจากมนุษย์

ประเภทการดำเนินการอำนาจเหตุผล
การสร้างเนื้อหาอัตโนมัติความเสี่ยงต่ำ, ย้อนกลับได้
การส่ง Outreachอนุมัติได้ (ไม่บังคับ)จำกัดปริมาณ
การดำเนินการขายด้วยเสียงต้องอนุมัติการโต้ตอบที่มีความตั้งใจสูง
การปรับใช้ / แก้ไขต้องอนุมัติไม่สามารถย้อนกลับได้ในการผลิต
การเปลี่ยนแปลงราคา / ข้อเสนอต้องอนุมัติส่งผลกระทบต่อรายได้

แพลตฟอร์มที่เยียวยาตัวเองได้
ในขณะที่คุณหลับ

Self-Healing และ Self-Learning รวมอยู่ในทุกแผนของ Swashi