LynaX

仕事を実行するAIプラットフォーム

LynaX AI エージェント

リクエストを Web サイト、ドキュメント、分析、または完了したタスクに変換します。 AI は、答えを見つけて停止するのではなく、ワークスペース内のデータ、アプリ、プロセスを操作します。

製品で利用可能公開可能なWebサイトドキュメントとスプレッドシートワークスペースとWebデータ1 回限りのタスクと定期的なタスク

1 つの接続されたワークフロー

意図から利用可能な成果物まで

LynaX はリクエスト、データ、ツール、結果を 1 つのフローに保持するため、作業を確認、調整し、続行できます。

  1. 01

    リクエスト

    結果を自然言語で説明し、必要なコンテキストを添付します。

  2. 02

    計画

    AI は、タスクのデータ、スキル、アプリ、実行パスを識別します。

  3. 03

    実行する

    Web、データ エンジン、MCP、コンテンツ環境全体で作業します。

  4. 04

    検証する

    配信する前に、出力、バージョン、状態を確認してください。

  5. 05

    届ける

    成果物を保存したり、Web サイトを公開したり、次のスケジュールを設定したりできます。

実際の製品UI

仕事をしながらウェブサイトを構築する

リクエストが動作する Web サイトになることを確認し、アーティファクト プレビューでレビューし、作成されるファイルとタスクを続行します。

動作する Web サイトを構築、プレビュー、公開する

会話の結果を説明し、実行中のビルドを追跡し、公開する前にライブ アーティファクト プレビューで応答性の高い Web サイトを検査します。

実際の応用例

チャット以上のことをしましょう。仕事を割り当てます。

これらの機能は、会話後も機能し続ける実際の出力を作成するように設計されています。

データに基づいた Web サイトを構築して公開する

Web サイトプロジェクトを作成し、アーティファクトプレビューで検査し、対話を通じて改良し、バージョンを検証し、公開前にランタイムデータを接続します。

ドキュメント、スプレッドシート、スライド、PDF

構造化されたオフィス成果物を作成し、元の会話で再度開き、切断されたテキストを受け取る代わりに洗練します。

Web およびワークスペース データ全体の調査

Web 検索、アップロードされたファイル、データ エンジン、RAG を組み合わせて、重要なコンテキストを操作します。

タスク、スキル、接続されたアプリ

MCP マーケットプレイスまたは独自の API からのスケジュールされたタスク、スキル、ツールを使用してワークフローを繰り返します。

あらゆるステップでコントロール

運用上のガードレールを備えた AI 機能

AI が推論する方法を選択し、AI が作成するものを追跡し、同じワークスペースからのアクセスを管理します。

モデルと推論

各会話のモデルと推論作業を選択するか、AI エージェントのデフォルトを使用します。

アーティファクトとバージョン

出力を元の会話に接続したままにし、既存のバージョンから継続します。

ワークスペースへのアクセス

各メンバーの役割に応じてデータ、AIエージェント、ツールを制御します。

透明性のある使用量クレジット

AI を原因不明のコストとして扱うのではなく、モデルやアクティビティごとに使用状況を追跡します。

責任ある仕事のために構築

データ、アクション、コストを常に管理

LynaX は、AI が何にアクセスできるか、何ができるか、使用状況がどのように記録されるかについて、チームに目に見える境界を与えます。

ワークスペースのデータ境界

ロール、ビュー、アプリの権限によって、各 AI が使用できるデータとツールが決まります。

重要なアクションの前に確認する

ワークフローで判断が必要な場合は、成果物を検査したり、ツールを承認したり、チームメイトを巻き込んだりできます。

透過的な使用法

モデルとアクティビティの使用状況はクレジットとして記録され、請求国とプロバイダーは請求システムによって処理されます。

ビジネスツールを会話に持ち込む

MCP マーケットプレイスからアプリをインストールするか、独自の API に接続すると、AI がデータを読み取り、承認したアクションを実行できるようになります。

アプリを探索する

完了する必要がある作業から始めます

ワークスペースを作成し、AI エージェントを選択し、最初のリクエストをチームが継続して使用できる出力に変換します。

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