Новости
Создаём AeroGenie.
Хроника того, как мы создаём агентный AI-движок принятия решений AeroGenie — среду исполнения, AI-симуляции, мультиагентный AI и лежащую в их основе систему управления.
июнь 2026 г.
Открыт ранний доступ.
Мы открыли лист ожидания AeroGenie и начали подключать первую группу партнёров по разработке в сферах авиации, финансов, цепочек поставок и безопасности. Ранний доступ ориентирован на реальные, ответственные решения — изменение цен, реагирование на сбои, прогнозирование денежных потоков и сортировку инцидентов — выполняемые от начала до конца в едином управляемом рабочем пространстве.
май 2026 г.
Среда исполнения с ускорением на Mojo теперь стабильно выполняет тысячи what-if-симуляций в секунду на одном узле.
Решения как вероятность, а не точечные прогнозы.
Движок симуляции теперь возвращает полные распределения исходов решения — нижнюю границу, верхнюю границу, наиболее вероятный результат и риск негативного сценария — вместо одного числа. Команды могут проверять предположения на прочность, сравнивать пути и видеть, какие переменные действительно влияют на исход, прежде чем принять решение.
Подключение через MCP: добавляйте базы данных, файлы, API и инструменты к миссии без написания связующего кода.
апрель 2026 г.
Кузница компетенций: агенты, собранные под миссию.
Вместо того чтобы полагаться на фиксированную библиотеку готовых агентов, AeroGenie теперь собирает на лету именно тех агентов, которые нужны для конкретного решения — одного для чтения данных, одного для запуска симуляций, одного для оценки компромиссов, одного для подготовки пакета решения. Среда исполнения миссии координирует их в единый, поддающийся проверке план.
Воспроизводимый аудиторский след: каждую миссию можно воспроизвести шаг за шагом — данные, предположения, согласования и действия.
Используйте собственную LLM — маршрутизатор провайдеров теперь поддерживает Anthropic, OpenAI, Google и локальные модели.
март 2026 г.
Решения по триггеру.
Миссии больше не обязаны начинаться с запроса. AeroGenie теперь может принять событие, оповещение, пороговое значение метрики или системный сигнал и запустить рабочий процесс автоматически — переходя от сигнала к анализу, от анализа к решению, от решения к действию, с участием человека везде, где этого требует политика.
Согласования с участием человека и автономностью на основе политик — автономно там, где это безопасно, под контролем там, где это важно.
февраль 2026 г.
Рабочее пространство миссии.
Первый сквозной взгляд на рабочее пространство — среда в стиле Cursor или Codex, но для бизнес-операций. Миссия начинается с цели, находит нужный контекст и данные, выстраивает путь от вопроса к решению и сохраняет каждый шаг видимым и прослеживаемым до исходных данных.
Анализ с полным контекстом: чтение целых документов и наборов данных вместо выборки строк или беглого просмотра страниц.
январь 2026 г.
Симуляция + ML: симуляции теперь проверяют на прочность и обогащают результаты ML диапазонами вероятностей.
Первая библиотека функций с ускорением на Mojo: оптимизация, прогнозирование, численный анализ и моделирование неопределённости.
декабрь 2025 г.
Среда исполнения решений научного уровня.
Мы запустили движок под уровнем чата: высокопроизводительную математическую среду исполнения с ускорением на Mojo, созданную для симуляции, оптимизации, работы с вероятностями и прогнозирования. LLMs отвечают за намерения и взаимодействие; тяжёлые рассуждения выполняются на оптимизированной математике, опираясь на данные и готовые к аудиту.
Опубликовали наш разъясняющий фильм о превращении корпоративных данных в чёткие, управляемые решения.
ноябрь 2025 г.
Внутренняя заметка: почему симуляция масштабируется на множество вопросов там, где отдельная обученная модель сужает охват.
октябрь 2025 г.
Всё началось в аэрокосмической отрасли.
IAG принесла нам задачу принятия решений из одной из самых требовательных операционных сред в бизнесе: авиации, где самолёты, маршруты, погода, экипаж, топливо и безопасность тесно взаимосвязаны. Здесь требовалось нечто большее, чем чат-бот, дашборд или таблица. Мы создали AeroGenie для этого мира — а затем поняли, что та же закономерность повторяется везде, где принимаются ответственные решения.
Основана AeroGenie — чтобы построить агентный движок принятия решений для сложной, ответственной работы.