AI 决策推演系统
动态推演未来
局面可能走向哪些结果？
终局优先
先展开性质不同的终局，再探索参与方的行动、利益与约束如何形成通向各个结果的路径。适合需要比较多方博弈与不同走向的决策。
终局优先
受监管企业 AI Agent 上线决策
在监管机构、两家企业客户、安全、法务与风险、采购和模型供应商之间规划九个月上线。
拖动浏览 · 缩放 · 点击节点查看详情可能终局
模拟情境的实际运行输出。概率是情境估计，不是现实统计频率。
另一种应用情境缺陷家用电池：消费者集体维权
640 名买家面临电池过热问题。消费者组织、市场平台、支付服务商、进口商、制造商、保险公司和安全监管机构必须决定谁行动、谁出资、谁承担风险。
新事实如何改变判断？
线性推演
从当前事实生成下一步候选。确认现实后，排除不成立的分支，再从新的现实继续推演。适合没有固定终点、信息持续变化的事件。
线性推演
NVIDIA Blackwell 量产与可用性
用八个月历史回放观察设计延迟、良率修复、早期云部署与全面量产如何持续改变判断。
回放截至 2025-01-08
拖动浏览 · 缩放 · 点击节点查看详情已确认事件已排除候选
5 个有来源支撑的现实节点与 4 个被排除候选。历史回放冻结快照，不代表实时监控或预测命中率。
另一种应用情境欧盟关税与中国电动车应对
用十六个月历史回放，从临时关税一路追踪到司法挑战、市场应对与欧洲本地化生产。
常见问题
两种推演方式有什么区别？▾
终局优先先展开可能的结果，再探索通向它们的路径。线性推演从当前现实生成候选，确认发生的事件后再继续推进。
案例是否来自真实客户？▾
两个终局优先案例是虚构情境，展示实际工作流输出。两个线性案例使用公开事件进行历史回放，展示核对后的节点与来源，不作为客户背书或预测命中率证明。
Demo 包含哪些能力？▾
公开 Demo 提供终局优先的内存推演与只读图。不包含主工作台的持续项目、线性推演或历史回放。
Aivenir 如何处理我的数据？▾
Aivenir 通过服务端服务和 OpenRouter 在内存中处理 Demo 内容，不会将其写入 Core 的项目或图数据库。用于限流和防止滥用的独立技术标识与使用计数会被存储。详情请参阅我们的隐私政策。