架构
一条管线三个引擎一个闭环
Annotation、Ontology 与 Telemetry 位于原始数据与模型之间——运行反馈回流，让每一轮闭环都更精准。
Agentic data 的引擎
Agentic AI = 工具调用加数据数据这一半 交给我们
Annotation 负责采集，Ontology 让数据可被调用，Telemetry 把每一次运行变成下一次改进——这条闭环，让你 Agent 的数据持续复利。
01标注
以生产级质量完成标注与审核。
覆盖图像、视频与文档的闭环标注——模型误差回流，成为下一批的标注优先级。
- 多模态标注，人在环中审核
- 自动质检与一致性评分
- 主动学习优先处理高价值数据
02可观测
可观测，是优化的关键。
捕获生产环境中的每一次运行、技能调用与评估——再把这些信号转化为让 agentic data 更好的改动。
- 端到端追踪 Agent、技能与 MCP 调用
- 基于你自有指标的持续评估
- 反馈闭环回到数据与模型
03本体
从原始素材到可调用的知识。
为数据中的实体与关系建模，并以结构化层的形式，供 Agent 与工具真正查询。
- 跨模态的实体与关系建模
- 为 Agent 与 RAG 提供统一事实来源
- API 查询，按需导出
为何选择 AVIA
每一轮闭环都让下一轮更好
复利的数据
已标注、结构化的数据沉淀为持久资产，而非一次性成本。
闭环质量
生产可观测精确告诉你：下一步该标注、评估和修复什么。
为集成而生
自带存储、模型与密钥——AVIA 运行在你的环境中。
10×
标注迭代提速
100%
生产运行全程可观测
1
AI 的统一事实来源
BYO
存储、模型与密钥