Tessera
Un livello di evidenza aperto e deterministico per agenti AI aziendali che fonda ogni affermazione su registrazioni di origine tracciabili e sottopone le azioni ad approvazione.
Tessera
Cos’è Tessera?
Tessera vs Strumenti Simili
| Modello di Prezzo | Gratis | Gratis, Freemium | Gratis | Gratis |
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| Funzioni principali |
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| Pro |
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| Ideale per |
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Come usare Tessera?
- 1Clona il repository ed esegui `uv sync` per configurare l'ambiente.
- 2Usa la CLI: `uv run tessera` per fare domande fondate, o `uv run tessera-ui` per l'interfaccia web.
- 3Collega i tuoi dati tramite `uv run tessera connect github <proprietario/repo>` o dichiarando una configurazione `tessera.toml`.
- 4Esegui il banco di prova di valutazione con `uv run tessera-eval` per misurare la fedeltà.
Tessera Funzioni principali
- Inserimento universale di dati strutturati e non strutturati
- Risoluzione delle entità tra fonti in un grafo di conoscenza unificato
- Ragionamento conversazionale fondato con provenienza per ogni affermazione
- Fiducia quantificata tramite una metrica di fedeltà in CI
- Azioni basate su evidenza tramite MCP con proposta, anteprima e approvazione
- Recupero e ragionamento deterministici (nessun LLM nel percorso di fiducia)
- Due verticali di riferimento: Business Data Copilot e DevEx Copilot
Tessera Casi d’uso
- Agenti AI aziendali che richiedono risposte verificabili e fondate
- Analisi delle cause profonde di guasti della pipeline CI/CD con evidenza tracciata
- Copilot per dati aziendali su database, documenti e log
- Ambienti sensibili alla conformità che necessitano di AI on-prem e deterministica
Tessera Prezzi e crediti gratuiti
Tessera usa un modello Gratis.
Tessera Pro e contro
Pro
- Tutte le affermazioni sono tracciabili fino ai registri sorgente esatti
- Deterministico e può funzionare on-prem senza alcun fornitore di modelli
- Metrica di fedeltà integrata che può fallire in CI
- Supporta sia dati strutturati che non strutturati
- Nativo per MCP con flusso di lavoro propone-approva-esegui
Contro
- Attualmente dati demo sintetici; i dati reali richiedono la configurazione di connettori
- La risoluzione delle entità ha soglie regolabili e limitazioni note
- Richiede Python e la toolchain UV; non è un SaaS plug-and-play
Per cosa è più adatto Tessera?
- Team aziendali che costruiscono agenti AI affidabili
- Sviluppatori che necessitano di AI verificabile per strumenti interni
- Ambienti incentrati su SAP (funziona su SAP AI Core / HANA Cloud)
- Team che vogliono misurare la fedeltà dell'AI con gate CI
Domande frequenti su Tessera
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