FAQ
常見問題
清楚說明 Speculum AI、Mirror OS、Mirror Token，以及獨立的 Runtime 層如何融入正式運作中的 AI。
公司與定位
什麼是 Speculum AI？
Speculum AI 是 The AI Runtime Company。我們為正式運作中的 AI 打造獨立的 Runtime 層，橫跨各種模型、平台與部署環境。我們的兩大產品家族，分別是聚焦 AI Runtime Stability 的 Mirror OS，以及聚焦 AI Runtime Efficiency 的 Mirror Token。我們關注的是 AI 開始運作之後發生的事：它的行為表現、如何受到控制、產生哪些證據，以及在哪些環節可以減少可避免的執行。
「AI Runtime」是什麼意思？
AI Runtime 是指 AI 工作負載實際在處理輸入、使用工具、與系統互動或採取行動的運作階段。這是預期行為與真實運作條件交會的地方，也是組織需要可視性、控制與證據的地方。
為什麼正式運作中的 AI 需要 Runtime 層？
模型、政策、評估與部署前測試，都無法完全決定真實環境中會發生什麼。Runtime 層將核准的邊界轉化為營運上的控制：在 AI 運作的同時觀測行為、辨識相關的偏離、執行經授權的回應，並保存證據。
Speculum AI 適合哪些組織？
Speculum AI 為在實際工作流程中運用 AI 的組織而設計，涵蓋 AI Agent、編排、企業 AI、AI 工廠、機器人、實體 AI 與自主系統。是否適合以及部署範圍，會依據實際的工作負載、環境與運作邊界來評估，而不是從類別標籤推定。
產品
什麼是 Mirror OS？
Mirror OS 是 Speculum AI 針對 AI Runtime Stability 的產品家族。它以約定的運作邊界為起點，支援依核准逐步推進的 Observe → Detect → Govern → Enforce → Evidence。部署可以從觀測與證據開始，只有在獲得授權時，才導入更強的控制。
什麼是 Mirror Token？
Mirror Token 是 Speculum AI 針對 AI Runtime Efficiency 的產品家族。它的設計目標，是在維持必要結果與運作限制的前提下，於 Runtime 階段辨識並減少可避免的執行。它不只是 Token 價格工具或模型路由器，也不是 Mirror OS 中的一項功能。
Mirror OS 與 Mirror Token 有什麼不同？
Mirror OS 治理 AI 的行為；Mirror Token 治理 AI 如何消耗 Runtime 資源。兩者是建構在同一個 Runtime 基礎上的不同產品家族，回應不同的營運問題。組織可依工作負載，選擇其中一個或同時使用兩者。
Mirror Shield、Mirror Runtime 與 Mirror Foundry 是什麼？
它們是 Mirror OS 的三條部署產品線。
- Mirror Shield 是企業級的部署類別，為既有的 AI 工作負載加入 Runtime 控制。
- Mirror Runtime 提供與平台、編排層或邊緣環境更深入的整合。
- Mirror Foundry 依領域特定的營運與證據要求，設定 Mirror OS 的 Runtime 基礎。
適合哪一條產品線，取決於工作負載、運作邊界與所需的整合深度。
什麼是 Mirror Shield Agent Edition？
Mirror Shield Agent Edition 是 Mirror Shield 中，專為支援的 AI Agent 與 AI Agent 編排環境設計的部署路徑。它提供獨立的本地決策平面，不需要 RSE 或 FDE，就能做出確定性的 Runtime 決策。它仍屬於 Mirror Shield，而不是獨立的產品家族。目前的支援範圍與部署範圍，會在每次合作時確認。
Runtime 與部署
「AI Runtime Stability」是什麼意思？
AI Runtime Stability 是指正式運作中的 AI 能依約定的邊界運作：其行為可被觀測、控制決策經過授權，Runtime 中發生的事件也有證據佐證。這並不代表 AI 永遠不會出錯，而是代表不確定性與偏離能夠被辨識並處理，而不是被默默視為可接受。
Mirror OS 與紅隊演練、護欄機制和治理有什麼不同？
紅隊演練檢視系統可能如何失效；護欄機制限制既定的互動；治理則建立政策、職責與問責機制。Mirror OS 在 AI 運作的同時發揮作用，補足這三者：觀測運作中的工作負載、辨識偏離約定邊界的情況、執行經授權的控制，並保存證據。它不會取代評估、資安、治理或人工監督。
Mirror OS 與可觀測性工具有什麼不同？
可觀測性有助於說明系統正在做什麼，並診斷發生了什麼事。Mirror OS 可以將核准的可觀測性資料作為 Runtime 訊號，依運作邊界評估相關行為、支援 Runtime 決策、保存證據，並在獲得授權時施加控制。它是補足可觀測性，而不是取代它。
Mirror OS 會取代我們的模型、平台或基礎設施嗎？
不會。Mirror OS 的設計，是與組織既有的 AI 環境協同運作，補足現有的模型、雲端、平台、Agent 框架、編排與基礎設施。整合深度會依工作負載選擇，組織不需要重建 AI 環境。
Mirror OS 如何部署？
部署從釐清工作負載的預期功能、允許的動作、終止條件、政策與相關營運限制開始。若需要更深入的整合，可選用 FDE 評估，盤點環境與所需的證據訊號，再提出 Runtime 邊界與設定，交由客戶確認。部署可以從觀測與證據開始，控制則只會透過核准的階段導入。Mirror Shield Agent Edition 為支援的 AI Agent 與 AI Agent 編排部署，提供不需要 RSE 或 FDE 的獨立本地決策平面。
Mirror OS 可以在哪裡運作？
Mirror OS 的設計涵蓋公有雲、私有雲、自行託管、主權環境、地端與邊緣環境。實際的相容性、涵蓋範圍與整合方式，會依具體的工作負載與部署環境確認，不應被描述為一體適用。
可以先從一個工作負載開始嗎？
可以。聚焦單一工作負載，是建立運作邊界、辨識所需訊號、決定合適部署路徑最清楚的起點。同一個組織中的不同工作負載，也可以採用不同的 Mirror OS 部署形式。
信任、證據與效率
Mirror OS 提供哪些證據？
Mirror OS 的設計，是針對部署範圍內的 Runtime 事件與經授權的控制決策，保存結構化的證據。依約定的設定，這些證據可支援營運檢視、調查與治理。實際可取得的證據，取決於核准的訊號、保存規則與資料邊界。Runtime 證據本身，並不構成法規遵循的全面保證。
Speculum AI 如何處理客戶資料與遙測資料？
客戶資訊、專有資料、遙測資料與資料輸出的邊界，會在每次部署時明確定義。Speculum AI 不預設能無限制存取客戶資料。所需的訊號、處理位置以及證據的保存方式，都必須在整合前明確約定。
Mirror Token 的效率如何評估？
Mirror Token 的效率，是在維持必要成果與運作限制的前提下，依針對工作負載約定的基準線來評估。Token、運算、能源、容量與財務價值必須分別衡量；其中一項減少，不代表其他項目會等比例減少。可節省的空間因工作負載而異，因此 Speculum AI 不公布一體適用的節省比例。