Tự phục hồi · Tự học hỏi

Nền tảng
tự sửa lỗi.

Trong khi đối thủ thức dậy với các quy trình bị hỏng, Swashi đã phát hiện sự cố, đề xuất cách khắc phục và chuẩn bị sẵn để bạn duyệt chỉ bằng một cú nhấp — trước cả khi bạn kịp nhận ra.

15
Mẫu sự cố được nhận diện
24
AI Agent được giám sát 24/7
90d
Chu kỳ tự học hỏi
0
Lần tự triển khai khi chưa được duyệt

Vòng lặp tự phục hồi

Năm giai đoạn từ phát hiện sự cố đến bản vá được con người phê duyệt — tự động hoàn toàn, trừ bước duyệt cuối cùng.

Giai đoạn 1 / 5

PHÁT HIỆN

Hệ thống giám sát theo dõi 24 AI Agent qua tín hiệu nhịp tim liên tục, theo thời gian thực

PHÁT HIỆN
PHÂN LOẠI
TRUY XUẤT
ĐỀ XUẤT
PHÊ DUYỆT
Trí tuệ sự cố

15 mẫu sự cố. Không bất ngờ.

Mỗi mẫu đều được rút ra từ sự cố thật trong môi trường vận hành. Hệ thống nhận ra chúng tức thì — vì đã từng gặp.

CAO
deployment-killed-batch
Cập nhật giữa lúc tác vụ đang chạy làm gián đoạn công việc
CAO
missing-dependency
Một thành phần bắt buộc không tải được sau khi cập nhật
CAO
broken-data-write
Một AI Agent ghi dữ liệu sai định dạng
CAO
auth-handshake-order
Một tác vụ theo lịch bị kiểm tra bảo mật chặn nhầm
CAO
cold-start-timeout
Khởi động lại chậm khiến tác vụ vượt quá thời gian cho phép
CAO
memory-limit-exceeded
Một AI Agent hết bộ nhớ giữa chừng, để lại dữ liệu dang dở
TRUNG BÌNH
kill-switch-stub
Nút tạm dừng hiển thị "đã tạm dừng" nhưng thay đổi chưa được lưu
TRUNG BÌNH
wrong-data-reference
Tham chiếu dữ liệu cũ sau khi cấu trúc được cập nhật
TRUNG BÌNH
schema-version-mismatch
AI Agent phiên bản cũ đọc dữ liệu mới, các trường không khớp
TRUNG BÌNH
message-retry-failure
Một tin nhắn lỗi liên tục và bị tạm gác lại để xem xét
TRUNG BÌNH
cross-origin-block
Một yêu cầu bị chặn do thiếu tiêu đề bảo mật HTTP
TRUNG BÌNH
auth-token-expired
Mã bảo mật hết hạn giữa chừng một tác vụ dài
TRUNG BÌNH
rate-limit-cascade
Giới hạn sử dụng gây ra chuỗi thử lại dây chuyền giữa các AI Agent
TRUNG BÌNH
search-index-missing
Một truy vấn phức tạp thất bại vì chỉ mục chưa sẵn sàng
TRUNG BÌNH
config-secret-missing
Thiếu một cài đặt bắt buộc sau khi mở rộng sang khu vực mới
Hệ thống sửa lỗi tự học

Mỗi lần sửa lỗi trở thành
kiến thức cho tương lai.

Mọi sự cố từng được khắc phục đều trở thành kiến thức có thể tra cứu. Khi có sự cố mới, hệ thống truy xuất những bản sửa lỗi trước đây liên quan nhất — xếp hạng theo mức độ liên quan, độ mới và độ tin cậy.

1
Lọc theo phạm vi dịch vụ
Chỉ truy xuất bản sửa lỗi của dịch vụ bị ảnh hưởng
2
Lọc theo phiên bản kiến trúc
Bản sửa v3.x được tính 1.0×, v2.x được tính 0.5×, v1.x bị loại
3
Suy giảm độ tin cậy
Bản sửa cũ hơn 180 ngày nhận 0.75× điểm, cũ hơn 365 ngày nhận 0.5×
4
Top 3 kết quả xếp hạng
Xếp hạng cuối cùng theo điểm tổng hợp, độ tin cậy hiệu chỉnh 0–100%
fixes_knowledge · đoạn FIX-S26-3
id: "FIX-S26-3"
title: "Agent thử nghiệm SUY GIẢM trên x-command"
patternType: "đọc-sai-collection"
riskLevel: "TRUNG BÌNH"
date: "2026-05-29"
architectureVersion: "v3.0"
confidenceScore: 87
isRepeatedFailure: false
keywords: ["agent_heartbeats", "lastPing", "DEGRADED"]
Truy xuất trong 12ms · Điểm: 87/100
Hệ thống tự học

Mọi kết quả.
Trí tuệ tích lũy không ngừng.

Hệ thống theo dõi kết quả trong 90 ngày, đúc kết các mẫu thành công vào DNA chiến dịch và đưa các mẫu thất bại vào danh sách đen Anti-DNA — để mỗi chiến dịch đều thông minh hơn chiến dịch trước.

Chu kỳ theo dõi kết quả 90 ngày

Mọi khách hàng tiềm năng, email, cuộc gọi, cuộc hẹn và doanh thu đều được theo dõi. Hệ thống học được điều gì thật sự tạo ra chuyển đổi trong suốt chu kỳ bán hàng.

DNA chiến dịch

Câu mở đầu, ưu đãi, cách xử lý phản đối, giọng điệu và khung giờ gọi hiệu quả nhất được đúc kết từ kết quả đo lường — không phải phỏng đoán.

Phản DNA

Các mẫu thất bại cũng được lưu giữ. Hệ thống học được điều KHÔNG nên làm, tránh những bước thụt lùi tốn kém.

Thuật toán đa nhánh theo điểm Wilson

Các thử nghiệm dùng khoảng tin cậy điểm Wilson — linh hoạt dồn lưu lượng về phương án thắng, thay vì chia đôi 50/50 máy móc.

Ranh giới học hỏi toàn cục

Dữ liệu của bạn không bao giờ dùng để huấn luyện cho khách hàng khác. Chỉ những tín hiệu tổng hợp đã ẩn danh mới được chia sẻ lên trên — bảo vệ niềm tin cấp doanh nghiệp.

Không tối ưu tùy tiện

Hệ thống không thể tự sửa khung vận hành của chính nó, viết lại câu lệnh của AI Agent hay triển khai thay đổi logic khi chưa có người duyệt.

Vòng lặp học hỏi
Khách hàng tiềm năng
Email
Phản hồi
Cuộc gọi
Cuộc hẹn
Doanh thu
intelligence_events
Trí tuệ tăng trưởng
DNA chiến dịch
Áp dụng mọi nơi
Con người kiểm soát

Không phải hộp đen.
Bạn luôn nắm quyền kiểm soát.

Tác động càng lớn, cấp phê duyệt càng cao. Swashi không bao giờ tự ý triển khai, hợp nhất hay thay đổi bất cứ điều gì khi chưa qua bước duyệt của con người.

Loại hành độngThẩm quyềnLý do
Tạo nội dungTự độngRủi ro thấp, có thể hoàn tác
Gửi email tiếp cận khách hàngDuyệt tùy chọnGiới hạn theo khối lượng
Hành động bán hàng qua giọng nóiBắt buộc duyệtTương tác có ý định mua cao
Triển khai / vá lỗiBắt buộc duyệtKhông thể hoàn tác khi đã chạy thật
Thay đổi giá / ưu đãiBắt buộc duyệtẢnh hưởng đến doanh thu

Nền tảng tự sửa lỗi
ngay cả khi bạn đang ngủ.

Tự phục hồi và tự học hỏi có sẵn trong mọi gói Swashi.