CARBONYX

Technical Proof of Concept

Aerius Runtime PoC

พิสูจน์ว่าสถาปัตยกรรม implement ได้จริง

หลักฐานเชิงเทคนิคบนระบบจริง — พิสูจน์ orchestration, memory policy และ auditable AI pipeline

Cloud-deployed technical proof demonstrating orchestration, memory policy and auditable AI pipelines.

Cloud-deployedTechnical Proofไม่ใช่ slide · mockup · screenshot — รันอยู่จริง

ไม่ใช่การแข่งว่า AI ตอบฉลาดกว่า ChatGPT — แต่คือหลักฐานว่า Carbonyx สร้าง orchestration framework, memory policy และ audit pipeline ได้จริง ก่อนย้ายการคิดหลักไป Aerius Core

ดูสิ่งที่พิสูจน์แล้ว →ลอง runtime จริง (/try)

Proof Surface

สิ่งที่ระบบนี้พิสูจน์ได้บน cloud จริง

  • 01

    Orchestration Runtime

    มี runtime จริง — intent, lane, stacks, merge ไม่ใช่ prompt ขั้นเดียว

  • 02

    Memory Policy

    แยก personal / world และ tier hint (prototype) — ไม่ใช่ history window ธรรมดา

  • 03

    Traceable Pipeline

    ทุกคำถามมี pipeline ตรวจได้ — reviewer เปิดดูขั้นตอนได้

  • 04

    Audit & Evidence Trail

    trace + timing ย้อนกลับได้ — รองรับ grant review และ compliance

Portfolio Preview

What has been proven?

เป้าหมายเดโมนี้ไม่ใช่ "AI ตอบดี" — แต่คือ ทีมลงมือสร้าง runtime layer ได้ · Aerius ไม่ใช่เรื่องแต่ง

  • 01

    Orchestration Runtime

    มี runtime จริง — intent, lane, stacks, merge ไม่ใช่ prompt ขั้นเดียว

    intent · lane · stacks · merge

  • 02

    Memory Policy

    แยก personal / world และ tier hint (prototype) — ไม่ใช่ history window ธรรมดา

    personal / world · tier hint

  • 03

    Traceable Pipeline

    ทุกคำถามมี pipeline ตรวจได้ — reviewer เปิดดูขั้นตอนได้

    reviewer-visible pipeline steps

  • 04

    Audit & Evidence Trail

    trace + timing ย้อนกลับได้ — รองรับ grant review และ compliance

    trace + timing · grant-ready

Runtime Pipeline

Aerius PoC — runtime รอบ LLM

ไม่ใช่แชท → โมเดล → จบ

01

Input

คำถาม / บริบท

02

Sensor & Intent

วิเคราะห์เจตนา

03

Memory & Policy

personal / world · tier

04

Orchestration Runtime

lane · stacks · merge

05

Answer + Trace

คำตอบ · audit trail

ChatGPT / chatbot

โมเดลเดียว — ไม่มี orchestration layer รอบนอก

Aerius PoC

runtime + memory policy + trace รอบโมเดล

ทดสอบ live ได้ที่ /try — ถามคำถามแล้วดู pipeline + trace

Architecture Comparison

แล้วดีกว่า ChatGPT ยังไง?

คำถามที่กรรมการทุนมักถาม — เราไม่แข่งคุณภาพคำตอบ แต่แข่งสถาปัตยกรรม

ChatGPT / chatbot

ไม่รู้ว่าระบบคิดผ่านอะไร

Aerius PoC

มี trace pipeline ตรวจทุกขั้น

ChatGPT / chatbot

memory เป็น black box

Aerius PoC

มี memory policy แยกประเภท (PoC)

ChatGPT / chatbot

ปรับพฤติกรรมระบบยาก

Aerius PoC

orchestration layer แยกจาก UI

ChatGPT / chatbot

เหมาะ demo สั้น ๆ

Aerius PoC

เหมาะ audit / grant / technical review

PoC นี้ ไม่พิสูจน์ว่า Aerius เสร็จแล้ว — พิสูจน์ว่าผู้ก่อตั้งสามารถสร้าง runtime จริงได้ และพร้อมต่อยอดสู่ Core

Context

ปัญหาที่ PoC นี้แก้ (บริบท)

เหตุผลเชิงผู้ใช้ — สิ่งที่ grant ต้องการคือหลักฐานด้านบน

  • 01

    Context loss

    แชทยาวแล้วบริบทหาย — ถามย้อนหลังไม่ได้แม่น

  • 02

    Attribution gap

    ไม่รู้ว่า AI อ้างอะไร — ตอบมั่วเรื่องอดีตได้

  • 03

    Black box

    แชทบอททั่วไปเป็นกล่องดำ — ไม่มี trace ให้ตรวจ

Roadmap

PoC vs Aerius Core

กันความเข้าใจผิด — หน้านี้ไม่ใช่ผลิตภัณฑ์สำเร็จรูป

จุดประสงค์

PoC

พิสูจน์ feasibility — สร้างได้จริง

Core

ผลิตภัณฑ์ production

สิ่งที่ขาย

PoC

สถาปัตยกรรม + runtime PoC

Core

ผลิตภัณฑ์ SaaS (ภายหลัง)

การคิดหลัก

PoC

LLM + orchestrator

Core

Graph Node / deterministic reasoning

สถานะ

PoC

PoC ทำงานบน cloud — demo.aerius.to

Core

พัฒนาแยก repo (aerius-core)

ผู้ชม

PoC

กรรมการทุน / technical reviewer

Core

ผู้ใช้จริง (ภายหลัง)

Live Demo

ดู runtime ทำงานจริง

เปิด /try — ถามคำถาม ดู orchestration pipeline และ audit trace

เปิดห้องทดลอง /try