在推理时检索已学习的上下文
在下一次响应前搜索近期交互和已学习的内容,使智能体能够复用相关上下文,而不必从头开始。
Reflexio 是面向 AI 智能体的学习平台,可将交互历史转化为可复用的行为指导。它不会将纠正视为一次性事件,而是记录发生的情况,提取相关触发条件和操作,并将这些信息反馈到下一次运行中,使智能体能够改变自身的行为。
该产品围绕“发布—检索”循环构建:智能体在响应前检索已学习的上下文,然后将已完成的交互发布回 Reflexio。网站将其定位为一种帮助客服智能体、编码智能体、销售助理、数据分析师和招聘工作流从真实对话中持续改进的方式,同时让形成的学习内容保持可见、可控且可逆。
在下一次响应前搜索近期交互和已学习的内容,使智能体能够复用相关上下文,而不必从头开始。
将用户纠正、失败路径和成功结果转化为学习内容或行动手册,供智能体在后续对话中应用。
根据成功标准对会话进行评分,例如用户的问题是否得到解决、用户是否纠正了智能体,以及是否需要人工介入。
展示每条学习内容及其支持证据,并允许团队对其进行改写、批准、拒绝,或将其从检索中删除。
使用后台进程去重并解决相互冲突的学习信号,避免随着新证据到来而出现行为漂移。
支持多种集成路径,包括 Python、REST、CLI、托管企业版和本地 OSS 工作流。
客服团队可以记录反复出现的纠正,例如未解决的账单问题或遗漏的后续问题,并将其转化为适用于类似工单的后续处理规则。
开发者无需重写整个应用即可将 Reflexio 连接到现有智能体代码库,然后在推理前检索已学习的上下文,并在完成当前轮次后将其发布回 Reflexio。
运行生产环境智能体的团队可以查看结果,将已学习的行为与控制响应进行比较,并决定某条学习内容是否足够可靠、值得继续使用。
偏好本地控制的组织可以使用本地后端和 SQLite 运行开源技术栈,然后通过 CLI 发布交互、检查档案并管理行动手册。
有隐私或基础设施要求的团队可以选择托管、BYOK 或自托管部署模式,同时保持相同的面向 API 的工作流。
Reflexio 旨在连接智能体的交互历史与下一次响应,处于整个流程的中间环节。文档展示了一种最小集成模式:在智能体响应前搜索已学习的上下文,然后将完成的交互回传至 Reflexio,以便更新其已有知识。
文档展示了 Hosted Enterprise 和 Local OSS 两种路径。Local OSS 设置使用 reflexio-ai 软件包、本地 FastAPI 后端和 SQLite 存储;文档还提到托管企业版快速入门,以及用于查看结果的 Web 门户。
文档和首页展示了 Python、通过 cURL 使用的 REST、CLI,以及面向可移植性的 SDK 流程。网站还提到了 Claude Code 插件和轻量级集成技能,可用于将 Reflexio 接入现有的智能体代码仓库。
Reflexio 会生成学习内容、用户档案、行动手册和评估信号。首页强调,这些学习内容可审计、可重写或撤销,并且可以从检索中批准、拒绝或删除。
定价页面列出了 Free、Pro 和 BYOC 自托管选项。Free 方案为 $0/月,Pro 标价为 $299/月,BYOC 则以定制的自托管部署形式提供,并包含专属支持和上线协助。
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