它解决什么问题
这是使用或准备部署 AI Agent、自动化工作流、自主系统或 AI 已接入运营工具的组织最建议的起点。
它检查机器生成的输出可能在何处产生法律、财务、运营、物理、机构或声誉后果。
服务与产品
从 AI 自动化到受治理执行
AI 系统正在超越分析和建议。它们现在可以调用工具， 触发工作流、移动信息、影响资产、控制设备和影响 现实运营。
LERA系统工程帮助组织识别 AI 输出在哪里开始进入执行，确定哪些位置需要判断和治理，并设计路径，让拟执行行动在后果发生之前可以被允许、阻断或升级。
当前服务从诊断、系统映射、治理架构和试点准备开始。未来服务与产品可能包括技术文档、软件模块、 企业授权和 LERA Inside 系统程序。
从这里开始
LERA 执行风险诊断
识别 AI 输出在何处可能成为执行风险。
典型问题
- 建议在哪里变成拟执行行动？
- 拟执行行动在哪里成为执行？
- 哪些行动是低后果、结构化或不可逆的？
- 权限和责任在哪里不清楚？
- 哪些行动应被允许、阻断或升级？
- 可靠性规则在哪里缺失或不足？
典型交付物
- AI 行动与执行风险清单
- 初始 L0-L3 上下文分类
- 执行边界图
- 权限和责任差距分析
- 可靠性规则差距审查
- Allow / Block / Escalate（允许 / 阻断 / 升级）概念表
- 管理层诊断报告
当前服务
用于受治理执行的面向架构的服务。
执行边界映射
识别 AI 生成的信息何时不再只是建议，而开始成为现实行动。
- Agent、工具、API、工作流和执行点图
- 从建议到执行流程
- 高后果行动类别
- Allow / Block / Escalate（允许 / 阻断 / 升级）边界图
判断—治理蓝图
设计在执行之前如何判断、管理、授权、停止或升级拟执行 AI 行动。
- 判断根节点定位
- LERA-J 和 LERA-G 功能映射
- WRS、RCC 和 ECS 角色定义
- 权限和责任矩阵
LERA 试点设计包
在更广泛的集成之前，在一个受控场景中测试受治理执行。
- 试点应用场景定义
- 风险背景分类
- Allow / Block / Escalate（允许 / 阻断 / 升级）工作流
- 成功和失败指标
架构审查
通过 LERA 镜头审查现有的 AI 系统，以找到围绕判断、治理、责任、规则或执行控制的旁路。
- Agent 到执行路径
- 人工审批质量
- 默认执行条件
- 停止和升级能力
咨询和企业协作
对于跨脑机接口、深空、基础设施、能源、金融、机器人、Agent 和企业 AI 的高后果和机构级系统。
- 执行研讨会
- 应用场景分析
- 治理设计
- 长期技术合作
未来产品
只有明确定义范围和成熟度后，才会引入未来的产品路径。
未来的公共和企业参考框架，描述 LERA 模块和执行边界之间的关系。
面向技术团队、系统架构师、治理专业人员和集成合作伙伴的未来文档。
未来的技术平台，旨在支持 AI 生成的拟执行行动和执行之间的治理路径。
未来的模块化产品可能对应判断根节点、LERA-J、LERA-G、WRS、RCC、ECS 等角色。
寻求与定义的 LERA 架构条件保持一致的系统的未来参考程序。
未来的模型可能包括文档访问、架构许可、技术支持和集成合作伙伴许可。
参与路径
从诊断到受治理执行设计。
选择起点
您应该选择哪种服务？
商业说明
LERA系统工程并不兜售完美安全的承诺。
LERA系统工程目前提供面向架构的诊断、映射、蓝图、审查、 和试点设计服务。未来的软件、模块、许可程序、技术文档、 只有在明确定义范围和成熟度后，才会引入 LERA Inside 计划。
LERA系统工程提供使 AI 执行可见所需的架构和服务， 在采取行动之前可治理、可审查和负责。
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