-Arya.ai推出MCP應用程序，將通用LLM轉(zhuǎn)化為特定領域?qū)＜?/p>

印度孟買和紐約2025年5月13日/美通社/ -- Arya.ai今天宣布推出APEX MCP（模型上下文協(xié)議）客戶端和服務器應用程序。 這一突破性編排層旨在將通用大語言模型轉(zhuǎn)化為可驗證的領域?qū)＜摇?/p>

Arya.ai Unveils MCP Applications to Transform Generic LLMs into Domain-Specific Experts

隨著LLM逐漸成為客戶支持、運營和合規(guī)工作流程中不可或缺的組成部分，一個熟悉的問題出現(xiàn)了：在特定領域任務中，LLM常出現(xiàn)幻覺、前后不一和可靠性差的問題。 Arya.ai的回應是？ 由預先訓練應用組成的模塊化層，能夠?qū)⑻囟I域知識嵌入任何LLM，以確保其可靠性。

Arya.ai創(chuàng)始人Deekshith Marla表示：“MCP的核心功能是為GenAI驅(qū)動的應用提供領域上下文、減少幻覺現(xiàn)象，進而打造高精度的編排引擎。 這不僅是讓模型能夠提供更智能的回應，重點是讓用戶從既經(jīng)驗證又通過認證的專業(yè)知識中獲益?！?/p>

大規(guī)模領域封裝

借助100多個預建的人工智能模塊賦能底層大語言模型，Arya由MCP支持的APEX平臺使團隊能夠編寫跨財務、合規(guī)、隱私、客戶體驗等各領域的工作流程。 每個模塊都經(jīng)過精心編寫，旨在處理細致入微的特定領域任務，例如分析財務報表、信用評估、檢測文件欺詐、身份驗證、音頻分析、保險索賠處理等。

用戶可通過檢索目錄查找模塊，并通過JSON-RPC調(diào)用，再使用APEX的無代碼用戶界面將其串聯(lián)起來。 無論是為提取數(shù)據(jù)、執(zhí)行規(guī)則還是預處理上下文，每個模塊都將LLM封裝在基于領域的輸入中，并對其進行輸出后驗證，從而在設計層面確保AI的可信度。

即插即用，輕松治理

MCP服務器負責模塊查找、執(zhí)行和日志記錄，而MCP客戶端則負責協(xié)調(diào)預處理和LLM集成。

它并不依賴于LLM，因此為企業(yè)提供了充分的靈活性。

是什么讓它與眾不同？

審計就緒型人工智能：可記錄每個模塊的調(diào)用、提示和LLM響應，確?？勺匪菪院秃弦?guī)性。

零重寫集成：在不觸及應用程序邏輯的情況下添加或更換模塊。

可擴展組合：通過在單個流程中鏈接“PII編輯→情緒分析→執(zhí)行摘要”等模塊，創(chuàng)建強大的人工智能工作流程。

企業(yè)實際應用案例

銀行無需跳轉(zhuǎn)多個應用程序，便可解析交易文檔、評估風險并生成報告。

科技監(jiān)管企業(yè)可通過完整的審計跟蹤實現(xiàn)合規(guī)工作流程自動化。 客戶體驗團隊可以從反饋中提取見解，對客服問題進行分類，并及時為下一步行動作出指導。

展望未來

Aurionpro旗下公司Arya.ai邀您搶鮮體驗APEX + MCP Sandbox。 該產(chǎn)品將幫助企業(yè)通過可視化UI直接部署模塊鏈、LLM配置和編排。

無論用于自動化、風險分析、合規(guī)化還是客戶支持，該平臺都助力團隊使用自己的數(shù)據(jù)，快速構(gòu)建并測試領域封裝的人工智能工作流程，且具備完整控制力和可追溯性。

以MCP為中心，Arya.ai正在構(gòu)建可驗證、合規(guī)且可擴展的人工智能——一次一個模塊。

審核編輯 黃宇