Koordynacja sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwie. Skalowalność z zachowaniem kontroli.
Wewnątrz ekosystemu Wynxx
Wynxx łączy w sobie kontrolowaną koordynację z wyspecjalizowanymi funkcjami sztucznej inteligencji, otwartą integracją oraz narzędziami do tworzenia i ponownego wykorzystywania rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji w całym przedsiębiorstwie.
Rozrost sztucznej inteligencji nie jest skalowalny.

Stworzony z myślą o koordynacji sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwie
Niezależny od modelu
Wybierz odpowiedni model dla każdego obciążenia. Kieruj żądania związane ze sztuczną inteligencją do zatwierdzonych modeli w chmurze i modeli prywatnych w oparciu o wymagania dotyczące wydajności, kosztów i zgodności z przepisami.
Otwartość w projekcie
Połącz narzędzia AI i systemy korporacyjne, z których już korzystasz, za pomocą otwartych standardów i interfejsów API. Wynxx obsługuje również protokół Model Context Protocol (MCP), umożliwiający łączenie kompatybilnych asystentów i agentów AI.
Ład korporacyjny
Należy stosować spójne zasady, mechanizmy kontroli dostępu, możliwość audytu oraz zarządzanie kosztami w całym procesie wdrażania sztucznej inteligencji. Należy zapewnić przejrzystość, identyfikowalność i rozliczalność wykorzystania tej technologii w całym przedsiębiorstwie.
Odpowiedzialna sztuczna inteligencja
Należy zapewnić, by osoby odpowiedzialne ponosiły odpowiedzialność za kluczowe decyzje. Ludzki nadzór i zatwierdzanie są dostosowywane do poziomu ryzyka, podczas gdy agenci działają w ramach określonych granic.
Bezpieczeństwo od samego początku
Chroń dane przedsiębiorstwa za pomocą istniejących mechanizmów kontroli tożsamości, izolowanych środowisk i elastycznych opcji wdrażania. Utrzymuj wrażliwe obciążenia w granicach określonych przez Twoją organizację.
Zaprojektowane z myślą o skalowalności
Wprowadź kontrolowaną sztuczną inteligencję we wszystkich zespołach i procesach roboczych bez tworzenia kolejnej warstwy rozproszonych narzędzi. Wykorzystuj ponownie istniejące możliwości, ujednolicaj mechanizmy kontroli i skaluj rozwiązania w oparciu o dane.
Jeden ekosystem. Trzy priorytety biznesowe.
Innowacje na granicy możliwości
Rządzić z centrum
Modernizacja na dużą skalę

Stworzone z myślą o Twoim istniejącym ekosystemie sztucznej inteligencji
Wdrożenie sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwie nie zaczyna się od zera. Wynxx łączy się z istniejącymi już modelami, narzędziami, platformami chmurowymi i systemami inżynieryjnymi, włączając je do spójnej warstwy koordynacji i zarządzania.
Repozytoria plików i kodu
GitHub · Azure DevOps
SAST i jakość kodu
Fortify · SonarQube · SonarCloud
Zwinne metody pracy i zarządzanie projektami
Jira
Chmura i infrastruktura
AWS · Microsoft Azure · Google Cloud
Duże modele językowe (LLM) i dostawcy modeli
Azure OpenAI • Anthropic • Prywatne modele LLM
Programowanie w zakresie sztucznej inteligencji i narzędzia dla programistów
GitHub Copilot · Claude Code · Cursor · Codex · Devin · AWS Kiro · Google Antigravity · oraz inne za pośrednictwem MCP
Najczęściej zadawane pytania
Wynxx to ekosystem sztucznej inteligencji dla przedsiębiorstw, a nie kolejny asystent do programowania. Łączy on i koordynuje działania sztucznej inteligencji w całym przedsiębiorstwie oraz współpracuje z narzędziami takimi jak Copilot, Cursor i Claude Code, zamiast je zastępować. Dzięki integracji z platformą MCP Wynxx przenosi istniejące narzędzia AI do środowiska podlegającego regulacjom, charakteryzującego się wspólnymi zasadami, kontrolą dostępu, możliwością audytu oraz rozwiązaniem AI FinOps zapewniającym wgląd w wykorzystanie i koszty.
Tak. Wynxx został zaprojektowany tak, aby współpracować z istniejącymi narzędziami AI, modelami i systemami korporacyjnymi. Obsługuje interfejsy API oraz protokół Model Context Protocol (MCP) w celu łączenia kompatybilnych asystentów i agentów AI, a także integruje się z platformami programistycznymi, zabezpieczeniami, zarządzaniem projektami oraz platformami chmurowymi. Wynxx zapewnia również wgląd w wykorzystanie sztucznej inteligencji i zużycie tokenów we wszystkich podłączonych narzędziach, pomagając organizacjom zrozumieć zużycie i koszty w kontekście realizowanych zadań. Pozwala to przedsiębiorstwom wykorzystać istniejące inwestycje technologiczne, zapewniając jednocześnie lepsze zarządzanie, przejrzystość i kontrolę w całym ekosystemie sztucznej inteligencji.
Tak. Wynxx obsługuje wiele środowisk chmurowych i modeli sztucznej inteligencji. Organizacje mogą wybierać i kierować modele w zależności od obciążenia, wydajności, kosztów i wymogów zgodności, a także wykorzystywać różne modele do różnych zadań lub operacji bez konieczności zmiany podstawowego przepływu pracy. Wynxx obsługuje takie środowiska, jak Azure OpenAI, AWS Bedrock, Google Gemini, a także modele prywatne lub lokalne.
Wynxx wdraża zasady zarządzania w procesie wykorzystywania sztucznej inteligencji. Organizacje mogą stosować zasady, mechanizmy kontroli dostępu, możliwość audytu oraz nadzór ludzki w odniesieniu do agentów AI, modeli i powiązanych narzędzi. AI FinOps zapewnia wgląd w wykorzystanie, zużycie tokenów i koszty, pomagając organizacjom zrozumieć i zarządzać wydatkami na sztuczną inteligencję w całym ekosystemie. Wykorzystanie sztucznej inteligencji i podejmowane decyzje pozostają widoczne i możliwe do prześledzenia, co pozwala przedsiębiorstwom skalować sztuczną inteligencję przy zachowaniu spójnej kontroli operacyjnej.
Wynxx zapewnia, że osoby podejmujące kluczowe decyzje ponoszą za nie odpowiedzialność. Ludzki nadzór i zatwierdzanie można stosować w zależności od poziomu ryzyka, podczas gdy agenci AI działają w ramach określonych zasad i ograniczeń. Dzięki temu organizacje mogą stopniowo zwiększać autonomię AI bez rezygnacji z ludzkiej odpowiedzialności.
Wynxx obsługuje elastyczne modele wdrażania dostosowane do różnych wymagań przedsiębiorstw w zakresie bezpieczeństwa, infrastruktury i suwerenności danych. Dostępne opcje obejmują chmurę zarządzaną, wdrożenie w ramach infrastruktury chmurowej klienta oraz izolowane środowiska lokalne. Organizacje mogą również korzystać z preferowanych przez siebie modeli sztucznej inteligencji, w zależności od swoich potrzeb w zakresie bezpieczeństwa i zgodności z przepisami.


