Inferable

流程在你自己的機器上執行，即使躲在防火牆後或私有 VPC 裡，也沒有任何部署步驟要顧。工作節點透過長輪詢連上控制層，所以你永遠不必開放連入連接埠，也不用設定負載平衡器。對不能把工作負載移出自家網路的團隊來說，這個設計就是它與託管方案的分野。

當輸入結構或邏輯改變時，你定義流程的新版本，而不是改動舊的。Inferable 對已在執行的作業保持版本綁定，讓你能逐步推出變更，進行中的工作仍以當初啟動的程式碼完成。這消除了那種常見的擔憂：一個小小的修改，會不會弄壞客戶正在等的東西。

流程可以自我暫停，請人透過 Slack 或電子郵件核准或駁回下一步，並帶著完整脈絡。執行會停在原地等回覆，無論是一分鐘或一星期，然後從停下的地方接續。你能親手掌握帶風險的步驟，例如刪除資料或付款，而不必自己寫等待邏輯。

執行環境會解析並比對每次結構化模型回應是否符合結構，輸出對不上就重試整段執行。你不必再解析自由文字、祈禱它能湊在一起，而是拿到可直接交給下一步的型別化欄位。工單分流、菜單擷取與表單抽取，全都靠這件事穩定運作。

昂貴或有副作用的步驟可以記憶化，存進分散式儲存，讓重啟或重試不會再跑一遍。一個在第九步失敗的多步驟作業，會從第九步接續，前八步原封不動。這讓長時間的 AI 流程變成你在正式環境養得起的東西。

除了單一工作流程，Inferable 也支援用工具達成目標的 AI 代理。每次執行都會出現在時間軸檢視中，逐步描繪整個過程，而你可以把同樣的事件接到自家的可觀測性工具。當代理走偏時，時間軸就是你找出是哪一次呼叫造成的所在。

控制層、遊樂場、命令列工具與 SDK，全部以 MIT 授權開放原始碼。你可以把整套環境架在自家基礎架構上，完全掌控資料與模型，不受供應商綁定。對於資安審查不容許託管服務的團隊，自架就是那條路。