Orqetra

Product Hunt 社区的大家好！👋 我是 Utena Inc. 的创始人 Teppei。

我们打造 Orqetra 是因为认识到企业 AI 领域的一个关键真相：AI 智能与企业落地之间缺失的一层，不是更好的提示词——而是受控执行。

如今，大语言模型变得异常智能，能够写作、总结和规划。但从企业安全（CISO）角度来看，这里存在一道巨大的壁垒。没有企业会盲目信任黑盒 AI 去控制本地操作系统、操作老旧管理界面，或是在没有严格护栏的情况下执行破坏性操作。真正的难点不在于「AI 能不能给出好答案」，而在于「AI 应该操作哪个界面、能执行到什么程度、哪些内容需要验证？」

Orqetra 正是为解决这个问题而打造的「人工导向执行操作系统」。我们不会放任 AI 随意运行，而是强制执行严格的「三权分立」框架：

- 人类：保留意图判断与最终审批权。

- AI：负责上下文理解、内容组合与质量评估。

- 程序：保障执行边界，处理本地验证。

Orqetra 的独特之处（与标准智能代理有本质区别）：

1. 目标捕获租期（隐私优先）

我们完全拒绝持续屏幕监控，因为这种方式很难被企业环境接受。Orqetra 仅在用户明确触发时（检测当前界面 / 使用当前前台界面），在短租期窗口内观察屏幕表层，全面保护企业隐私。

2. 契约支撑架构（6 项核心契约）

每一项 AI 动作在落地执行前，都会受到我们执行内核层中 6 项刚性契约的约束：

- 运行时输入契约：将 URL、文件名、目标路径视为仅在运行时有效的临时值。

- 浏览器观察契约：将获取的数据限制在安全可见的文本与元信息范围内。

- AI 组合契约：用明确的目标、输入、依据和格式约束 AI 生成。

- 输出质量契约：检查证据不足、字段缺失或占位符问题。

- 人类审批契约：关键操作（保存、发送、写入）必须获得人类明确批准才能执行。

- 执行验证契约：验证动作执行后的结果（例如是否成功保存或发送）。

3. 遗留系统与桌面兼容性

Orqetra 并不只依赖现代 API。它的设计目标就是在不存在 API 的老旧 SaaS 工具、基于浏览器的内部门户和原生 Windows 环境中，无缝管控操作。

4. 成本与安全效率

将每一次点击和界面变化都发送给外部大语言模型会推高 API 成本，还存在隐私泄露风险。Orqetra 的浏览器观察模块与 Windows 代理在程序侧本地完成观察、执行和验证工作。我们仅将昂贵的 LLM 令牌用于高价值推理。

5. 通过安全共享结构迭代成长

具体输入、URL 和 DOM 值仅保留在运行时，永远不会作为共享技能保存。Orqetra 只会将执行结构（工作流模式、输入模式、质量闸和契约定义）匿名化并泛化为组织内可复用的技能。

AI 负责思考。Orqetra 用证据约束执行。人类批准关键动作。程序保障边界安全。

我们的核心架构已在日本提交专利申请（专利申请号：2026-095248），目前正在准备国际 PCT 阶段和美国阶段申请。出于安全考虑，完整本地运行时目前处于封闭 Alpha 阶段，但我们在 Cloud Run 上提供了安全演示路径，可供查看 AI 组合、质量闸和契约设计的参考实现。

如果你正在构建、投资或主导企业 AI 基础设施，我非常希望与你交流看法。我的私信始终开放！欢迎告诉我你的想法。👇