Un expert de votre système d'entreprise le plus complexe — clé en main. Il accomplit le travail réel, et il a acquis cette expertise en s'entraînant sur une copie isolée (fork) de votre système jusqu'à ce que chaque réponse soit prouvée juste.
Pointez un modèle généraliste sur un ERP ou une plateforme de base de données complexe et il produit des sorties plausibles mais fausses. Les équipes corrigent cela à la main — en fournissant docs et exemples, en câblant des outils, puis en surveillant un cycle d'essais-erreurs jusqu'à ce que le modèle « comprenne » enfin. Sur mesure, lent, et enfermé dans la tête d'un seul ingénieur.
Pour garder les données dans la région, les déploiements privés exécutent des modèles ouverts plus petits — qui sont encore plus superficiels sur le domaine. Plus la contrainte est forte, plus les modèles généralistes performent mal.
Il n'existe aucun moyen automatisé de prendre un modèle généraliste — idéalement souverain — et de le rendre profondément, de façon vérifiable, compétent sur un système spécialisé, et de maintenir cette compétence persistante et en amélioration.
La v1 ne change aucun poids de modèle — du pur échafaudage. Le moteur qui le rend expert.
Il nécessite un environnement réel, forkable plus des oracles soigneusement constitués par domaine. C'est là le coût central — et la barrière.
Exécute la sortie contre l'instance réelle. La migration s'applique-t-elle ? Les lignes se réconcilient-elles ? Les tests passent-ils, les types se valident-ils, les invariants tiennent-ils ? Binaire, auditable, fiable à moindre coût.
Note la qualité sémantique là où le déterminisme ne peut pas — lisibilité, style idiomatique, odeurs de sécurité. Utilisé uniquement pour classer parmi ceux qui réussissent, jamais pour outrepasser un échec strict.
Récupère le schéma pertinent et un exemple de migration connu pour fonctionner.
Rédige la migration via des outils MCP, l'exécute sur une BDD de dev forkée.
Une contrainte échoue. Le retour structuré renvoie l'erreur exacte.
Corrige la contrainte ; la migration s'applique, les totaux du rollup se réconcilient.
« Migration de schéma sûre + réconciliation » — prête pour la prochaine fois.
L'agent agit via les mêmes outils MCP, s'exécute sur un fork sandbox, et montre le reçu du vérificateur — pour qu'un opérateur puisse faire confiance au travail.
Fournissez cinq éléments par verticale et MaxSavant produit un agent spécialisé — l'intégration d'un domaine consiste à rédiger le vérificateur + le jeu d'oracles, pas à reconstruire la plateforme.
Apache-2.0 / MIT / BSD / PostgreSQL partout. Pas de mauvaises surprises AGPL/SSPL. SBOM maintenu.
S'exécute entièrement dans l'environnement du client. Rien ne quitte la région.
Corpus, compétences et historique d'exécution restent dans le Postgres propre du client, en région — jamais mutualisés entre clients, aucune sortie externe.
Fine couche d'abstraction — échangez le modèle de base à mesure que la frontière avance.
Chaque couche est interchangeable, open-source permissive, et auto-hébergeable. Nous livrons la capacité — jamais un nom de produit.
Les modèles sous licence Apache peuvent être rendus experts par le seul échafaudage — aucun changement de poids requis en v1.
Les résultats de retour d'exécution et d'apprentissage de compétences sont désormais publiés et reproductibles — la boucle est une science éprouvée.
Les entreprises de l'UE et réglementées ont besoin d'une IA experte qui ne peut pas utiliser une API de pointe US — et en ont le budget.
Le palier échafaudage : agent expert déployé + console opérateur pour un système. Tarifé sur l'ingénierie qu'il remplace.
Même moteur, nouveau Système Y. Le coût marginal baisse à mesure que le pipeline se solidifie ; la rétention nette de revenu se cumule.
SFT + RLVR contre le même vérificateur, pour les clients qui plafonnent sur l'échafaudage et ont le volume justifiant la dépense GPU.
Sur un jeu de tâches d'évaluation fixe, l'agent MaxSavant montre une amélioration statistiquement significative, notée par le vérificateur, par rapport à une référence vanille sur le même modèle.