Fairies

🌟 产品介绍：当神经科学遇上AI工程

2023年，MIT终身教授Robert Yang（杨光宇）做出一个震撼学术界的决定：放弃麻省理工教职，带领北大物理学院校友团队创立Altera实验室。两年后，他们交出的答卷正是Fairies——全球首个实现千级智能体并行协作的通用AI系统。

与传统聊天机器人不同，Fairies被设计为驻守本地的数字团队：

• 技术底座：自主研发的PIANO认知架构，模拟人脑分布式处理机制，10个功能模块动态协作；
• 模型生态：热插拔调度GPT-4.1、Gemini 2.5 Pro、Claude 4等12+顶尖模型；
• 安全承诺：端到端加密+本地数据处理，杜绝云端隐私泄露风险。

💡 命名彩蛋：团队将产品命名为“Fairies”（仙女），灵感源自欧洲传说中守护自然的精灵，隐喻其无形却无处不在的赋能能力。

🎯 适用人群：谁在抢先用Fairies？

⚙️ 核心功能：五大技术革新解读

1️⃣ 本地文件系统级操作

• 功能场景：
  ✅ 自动清理桌面杂乱文件（图片/文档分类）
  ✅ Word批量转PDF（成功率89%）
  ✅ 敏感数据本地脱敏处理
• 技术原理：
  通过系统级权限沙箱直接调用操作系统API，绕过云端中转，配合动态负载均衡算法确保资源利用率＞85%。

2️⃣ 多模型协同决策引擎

• 功能场景：
  输入“推荐视频剪辑用便携Mac”→ 5分钟内输出带性能对比图的购买报告
• 技术原理：
  任务蒸馏算法将复杂问题拆解→分配至GPT-4.1（文本分析）、Gemini（多模态图表生成）等专项模型→语义对齐技术整合结果。

3️⃣ 千级智能体集群调度

• 功能场景：
  某制造企业部署800智能体同步处理：
  ▪️ 供应链监控（Claude4分析数据）
  ▪️ 视觉质检（CV模型识缺陷）
  ▪️ IoT设备运维工单生成
• 技术原理：
  ALMS生命周期系统管理智能体创建→训练→退役全流程，强化学习调度算法实时优化资源分配。

4️⃣ 人机协同操作确认机制

• 功能场景：
  删除重要文件前弹出确认框 / 邮件群发前预览收件人
• 技术原理：
  操作风险分级模型（RRM）实时评估任务风险值，高危操作强制触发人工确认节点。

5️⃣ 企业级流程自动化闭环

• 功能场景：
  🔄 抓取CRM数据→生成可视化周报→邮件发送
  🔄 合同扫描→风险条款标记→修正建议输出
• 技术原理：
  基于MCP（多链式操作协议） 构建操作链，支持断点续传与错误回滚。

🛠️ 工具使用技巧：高玩这样榨干Fairies！

✨ 效率翻倍组合技

# 案例：3步完成学术论文辅助  
1️⃣ **深度研究**：  
   /research "脑机接口伦理争议 2023-2025" → 自动生成文献矩阵图  
2️⃣ **代码生成**：  
   /code "用Python爬取IEEE最新论文，结果存本地Excel"  
3️⃣ **邮件调度**：  
   /email "下周三15点组会通知+附文献摘要PDF"  

🔒 隐私保护必选项

• 开启本地沙箱模式：处理敏感数据时禁用云端模型；
• 绑定自有API Key：避免Fairies订阅额度消耗（支持OpenAI/Anthropic等密钥接入）。

⚡ 企业级部署建议

• 金融/医疗等合规敏感领域：选择本地化部署方案，数据不出内网；
• 使用联邦学习+区块链技术实现跨部门数据安全流转。

🌈 访问地址与未来展望

🔗 立即体验：https://fairies.ai/

• 支持系统：Windows/macOS（App+网页版）
• 版本政策：
  🆓 免费版：100智能体额度+基础模型
  💼 Pro版：$20/月 → 千级智能体+多模型调度+优先支持

技术前瞻：
2025年夏季将推出情感计算模块，通过声纹/表情分析用户情绪；
斯坦福法学院合作项目推进AI责任边界立法。

在深圳某券商办公室，交易员李哲用Fairies完成了一场“人机共舞”：
🌌 8:00 AM 智能体整理前夜全球市场数据 → 生成中英双语简报
💻 9:30 AM 自动监控异常交易，触发风险预警弹窗
📊 1:00 PM 抓取研报核心数据 → 输出可视化图表附邮件发送

“以前这些工作要3个人忙到下午茶时间…”他滑动触控板关闭最后一个确认框，“而现在，Fairies才是那个从不喝咖啡的超人。” 🦸♂️