コンパイラ駆動型AIインフラ
カーネルの速度。あなたの言語で。
AlgentaはカスタムMojoカーネルでその速度を実現する。あなたのチームがMojoを一行も書く必要はない——ブロックはPythonとTypeScriptで動く。私たちのインフラではなく、あなたのインフラ上に。
CPU、Apple Metal、NVIDIA GPU上で動作——CUDAバックエンドはT4、L4、A100、H100、H200でハードウェア検証済み。
91.86x中央値スピードアップ
6,068ランタイム関数
0.862msウォームコールレイテンシ
650nsベクタークエリ
ブロック
ビルドを支えるブロック。
LLMは確率で推論する。本番の意思決定はそれを許さない。Algentaは開発者が構築する決定論的な層——カスタムMojoカーネル上の数学・運用関数のコンパイル済みライブラリで、シミュレーション、プランニング、メモリ、ガバナンスをランタイムに組み込んでいる。
- 決定論的
- 同じ入力、同じ結果、毎回。設計上で監査可能 — 本番環境にサイコロはありません。
- セルフホスト
- お客様のインフラ上で稼働 — CPU、Apple Metal、またはNVIDIA GPU。ラップトップからH100・H200ノードまで対応。厳格なプライバシー要件にはエアギャップモードを提供。
- 単一サーフェス
- HTTP API、Python および TypeScript SDK、フル MCP サーバー — 140ツール、240 APIパス、単一のコントラクト。
- ガバナンス
- メータリング、認証、BYOK およびテナント別キー、監査証跡、オペレーター向けプライバシーレポートエンドポイント。
機能
5つの機能、1つのパネル。
実測値、非宣伝
監査できる速度。
このサイト上のすべての数値は、エンジンの公開ベンチマークスコアカードから取得したものです — 実際のワークロードで計測され、リリースごとに更新されます。上記4つが冒頭を飾り、さらに3つが続き、全容はワンクリックで確認できます。NVIDIAレーン——A100、L4、H100——は同一GPU上でllama.cpp、vLLM、SGLangと同精度で比較計測し、fp32オラクルで出力の同一性を検証しています。
1,593.85x
計測された最大スピードアップ
2.15ms
シミュレーション1ステップ
134ms
初回トークン p50 — Gemma 3 27B、H100×1、同時50接続
同じブロック、多様な製品
Algenta とともに考える製品群。
ファミリー内のすべての姉妹製品が、同一の SDK を通じて同一のエンジンを利用 — ランタイムの汎用性の証明です。
01
Codna
リポジトリインテリジェンス — トリアージ、自律修正と PR 修復、影響範囲、シミュレーション。詳細を見る →02Telys
AIエージェント向け組み込みオンデバイスメモリ——インプロセスの一関数呼び出しで想起。telys.ai でベータ公開中。詳細を見る →03SQAI
AIエージェント向けガバナンス付き読み取り専用データ——型付きクエリプラン、ポリシーアローリスト、プロベナンスリプレイ。sqai.comにて稼働中。詳細を見る →04Decimas
決定論的トレーディングランタイム——スナップショットファースト、バイト同一リプレイ。詳細を見る →05Cohenta
エージェント型マーケティング制作——キャンペーンをコードで構築・ゲート・計測。詳細を見る →展開
2分でエンジンを起動。
1つのコマンドで API、ワーカー、Postgres、Redis、オブジェクトストレージを Docker Compose で立ち上げ、ブートストラップキーを出力し、:8000 でヘルスチェックに応答します。
curl -sSL https://algenta.ai/install.sh | bash