Arya.a蜘蛛池用在哪些内链？i推出MCP应用程序
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发布时间：2025-08-13 05:26:44
- 审计就绪型人工智能：可记录每个模块的调用、提示和LLM响应，确保可追溯性和合规性。
- 零重写集成：在不触及应用程序逻辑的情况下添加或更换模块。
- 可扩展组合：通过在单个流程中链接“PII编辑→情绪分析→执行摘要”等模块，创建强大的人工智能工作流程。
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-Arya.ai推出MCP应用程序，推出将通用LLM转化为特定领域专家
印度孟买和纽约 2025年5月13日 /美通社/ -- Arya.ai今天宣布推出APEX MCP（模型上下文协议）客户端和服务器应用程序。应用程 这一突破性编排层旨在将通用大语言模型转化为可验证的推出蜘蛛池用在哪些内链？领域专家。
Arya.ai Unveils MCP Applications to Transform Generic LLMs into Domain-Specific Experts
随着LLM逐渐成为客户支持、应用程运营和合规工作流程中不可或缺的推出组成部分，一个熟悉的应用程问题出现了：在特定领域任务中，LLM常出现幻觉、推出前后不一和可靠性差的应用程问题。 Arya.ai的推出蜘蛛池用在哪些内链？回应是？ 由预先训练应用组成的模块化层，能够将特定领域知识嵌入任何LLM，应用程以确保其可靠性。推出
Arya.ai创始人Deekshith Marla表示：“MCP的应用程核心功能是为GenAI驱动的应用提供领域上下文、减少幻觉现象，推出进而打造高精度的应用程编排引擎。 这不仅是推出让模型能够提供更智能的回应，重点是让用户从既经验证又通过认证的专业知识中获益。”
大规模领域封装
借助100多个预建的人工智能模块赋能底层大语言模型，Arya由MCP支持的APEX平台使团队能够编写跨财务、合规、隐私、客户体验等各领域的工作流程。 每个模块都经过精心编写，旨在处理细致入微的特定领域任务，例如分析财务报表、信用评估、检测文件欺诈、身份验证、音频分析、保险索赔处理等。
用户可通过检索目录查找模块，并通过JSON-RPC调用，再使用APEX的无代码用户界面将其串联起来。 无论是为提取数据、执行规则还是预处理上下文，每个模块都将LLM封装在基于领域的输入中，并对其进行输出后验证，从而在设计层面确保AI的可信度。
即插即用，轻松治理
MCP服务器负责模块查找、执行和日志记录，而MCP客户端则负责协调预处理和LLM集成。
它并不依赖于LLM，因此为企业提供了充分的灵活性。
是什么让它与众不同？
企业实际应用案例
银行无需跳转多个应用程序，便可解析交易文档、评估风险并生成报告。
科技监管企业可通过完整的审计跟踪实现合规工作流程自动化。 客户体验团队可以从反馈中提取见解，对客服问题进行分类，并及时为下一步行动作出指导。
展望未来
Aurionpro旗下公司Arya.ai邀您抢鲜体验APEX + MCP Sandbox。 该产品将帮助企业通过可视化UI直接部署模块链、LLM配置和编排。
无论用于自动化、风险分析、合规化还是客户支持，该平台都助力团队使用自己的数据，快速构建并测试领域封装的人工智能工作流程，且具备完整控制力和可追溯性。
以MCP为中心，Arya.ai正在构建可验证、合规且可扩展的人工智能——一次一个模块。
如需了解更多信息或申请试用版，请访问 https://arya.ai 或通过 [email protected] 联系我们。
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