- ओपन सोर्स आधारित cross-platform AI client, जो उपयोगकर्ता को पूरी तरह नियंत्रित किया जा सकने वाला AI infrastructure प्रदान करता है
- वेब, डेस्कटॉप, मोबाइल जैसे विभिन्न वातावरणों में काम करता है और data sovereignty तथा enterprise scalability को केंद्र में रखकर बनाया गया है
- OpenAI API-compatible models और ACP-compatible agents को स्वतंत्र रूप से जोड़कर, किसी एक vendor पर निर्भर न रहने वाला model-agnostic design बनाए रखता है
- on-premises · sovereign cloud · air-gapped environments सहित विभिन्न deployment options का समर्थन करता है, और ओपन सोर्स कोड के कारण audit और customization संभव हैं
- “AI Without Compromise” नारे के तहत, फीचर्स से समझौता किए बिना पूर्ण data control और security वाला AI वातावरण बनाने का लक्ष्य
प्रमुख फ़ीचर और विशेषताएँ
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डेटा नियंत्रण
- उपयोगकर्ता स्वयं अपने infrastructure पर deploy कर सकता है, इसलिए डेटा बाहर लीक नहीं होता
- आवश्यकता होने पर vendor की deployment support भी ली जा सकती है
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मॉडल और एजेंट चयन
- ACP-compatible agents या OpenAI-compatible models को स्वतंत्र रूप से जोड़ा जा सकता है
- Claude, Codex, OpenClaw, DeepSeek, OpenCode जैसे विभिन्न models का समर्थन
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एंटरप्राइज़ समर्थन
- वेब, Windows, macOS, Linux, iOS, Android सहित सभी प्रमुख platforms के लिए native apps उपलब्ध
- MCP integration के माध्यम से मौजूदा systems से जुड़ सकता है
- Forward-Deployed Engineering के जरिए customized deployment support
- ओपन सोर्स कोड होने से audit और customization संभव
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विस्तारक्षमता और इंटीग्रेशन
- MCP support, custom integrations, और full API access उपलब्ध
- दोहराए जाने वाले कार्यों के लिए automation workflow reuse फ़ीचर शामिल
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डेटा संप्रभुता
- on-premises, sovereign cloud, air-gapped environments जैसे विभिन्न deployment options का समर्थन
- यूरोप के भीतर sovereign deployment के लिए विश्वसनीय partner network संचालित
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मॉडल और एजेंट स्वतंत्रता
- किसी विशेष model या vendor पर निर्भर हुए बिना model·agent-agnostic architecture बनाए रखता है
एंटरप्राइज़-केंद्रित मूल्य
- डेटा नियंत्रण और सुरक्षा बनाए रखते हुए नवीनतम AI capabilities का उपयोग करने वाली संरचना
- audit किए जा सकने वाले open source code के माध्यम से transparency और reliability सुनिश्चित
- Ryan Sipes (MZLA Technologies CEO) ने कहा, “AI ऐसी तकनीक है जिसे आउटसोर्स करने के लिए बहुत अधिक महत्वपूर्ण माना जाना चाहिए,” और इस बात पर ज़ोर दिया कि संगठनों के पास अपना नियंत्रण होना चाहिए
डिप्लॉयमेंट और शुरुआत का तरीका
- pilot deployment से शुरुआत की जा सकती है, या enterprise team के साथ चर्चा कर sovereign infrastructure और Forward-Deployed Engineering support प्राप्त की जा सकती है
- GitHub repository के माध्यम से Thunderbolt install और शुरू किया जा सकता है
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