Averra AI

Jawaban dari data

Menemukan database yang boleh dibacanya dari sebuah registri, membaca skemanya, dan menulis SQL sendiri. Parser memeriksa setiap pernyataan sebelum dijalankan.

Jawaban dari dokumen

Mencari di korpus yang diimpor berdasarkan makna sekaligus kata, dapat menyusun ulang peringkat kandidat, dan mengutip yang dipakainya. PDF diubah menjadi Markdown saat diimpor.

Jawaban dari web terbuka

Mencari di web lewat instans SearXNG yang di-host sendiri dan mengutip hasilnya.

Pembuatan file

Menulis dan menjalankan kode di sandbox, lalu menerbitkan PDF, slide, spreadsheet, dokumen Word, dashboard, diagram, adegan 3D, atau video.

Tugas, proyek, dan jadwal

Merencanakan tugas dengan dependensi, waktu sibuk, dan pengingat, memberi setiap tugas satu proyek pemilik, memperkirakan peluang tugas selesai, dan mengusulkan perubahan yang disetujui pengguna sebelum diterapkan.

Satu permintaan, beberapa hasil

Satu permintaan di chat dapat menjadi proyek, tugas berulang, workflow, dan halaman wiki. Agen membuat masing-masing dengan perkakasnya, dan tugas yang diusulkan menunggu persetujuan pengguna.

Workflow berversi dan terjadwal

Menjalankan pekerjaan berulang sebagai flow: graf node bertipe yang berversi, terjadwal, dan memberi tahu pembuatnya. Agen dapat menyusun draf flow untuk ditinjau pengguna.

Suara dan 3D dengan model yang di-host sendiri

Membacakan jawaban dan menerima dikte dengan model suara dan transkripsi yang dapat di-host sendiri. Dari satu foto, layanan TRELLIS.2 yang di-host sendiri membangun kepala 3D dan memasang mulut agar dapat berbicara; hasilnya dibuka di editor browser untuk dipahat dan diwarnai.

Memori yang ditinjau pengguna

Mengambil catatan bertanggal dari percakapan, menandai catatan yang saling bertentangan, dan meminta pengguna mengonfirmasi atau menolaknya dalam tinjauan mingguan. Averra menyimpan hingga 5.000 catatan dan, pada batas itu, mengganti yang paling lemah dengan bukti yang lebih kuat. Riwayat WakaTime yang diekspor dapat diimpor agar waktu coding menjadi dasar estimasi tugas.

Saran yang menjelaskan dirinya

Menawarkan tindak lanjut di halaman tersendiri, berdasarkan catatan yang sudah divalidasi pengguna, dan menjelaskan mengapa sebuah saran dibuat dan mengapa saran ditutup.

Wiki dengan riwayat versi

Menyimpan halaman wiki dengan riwayat dan backlink yang ditulis orang, bersama atau pribadi, dan menjawab dari sana.

Menjangkau sistem lain

Terhubung ke server MCP dan layanan OpenAPI sebagai perkakas yang sudah ditinjau, dan menjalankan percakapan Telegram tertaut dengan pesan suara.

Dikendalikan dari luar lewat MCP

Menyediakan server MCP sendiri, sehingga agen coding seperti Claude Code di komputer lain dapat bekerja dengan tugas, proyek, workflow, catatan, dan halaman wiki milik pengguna. Aksesnya memakai token pribadi yang dibuat dan dapat dicabut pengguna, dengan izin yang sama seperti asisten.

Browser jarak jauh yang dapat diawasi

Mengendalikan sesi Chromium per pengguna yang dapat ditonton langsung dan diambil alih pengguna. Fitur ini masih dalam pengembangan.

Perkakas agen

142

Jenis node flow

41

Operasi HTTP

521

Tabel database

171

Halaman web

73

Bahasa antarmuka

Indonesia dan Inggris

Jumlah komponen pada repositori di commit 23b7610a (29 Oktober 2026), bukan metrik penggunaan: perkakas dari manifes perkakas, jenis node dari executor, operasi dari snapshot OpenAPI, tabel dari migrasi yang dijalankan ulang, dan halaman dari aplikasi web.

Aplikasi web

Chat dengan dikte dan streaming yang dapat dilanjutkan, pustaka file, wiki, editor workflow, kalender tugas, proyek, memori, dan konsol admin. Editor model menyediakan pahat, pewarnaan tekstur, dan rigging untuk mesh 3D, dan modul Rust yang dikompilasi ke WebAssembly menangani operasi mesh-nya.

Aplikasi mobile dan desktop

Aplikasi Kotlin Multiplatform dan Compose untuk Android, iOS, dan desktop dengan lebih dari dua puluh area fitur, kamera dan audio native, serta penyegaran token yang mengikuti klien web. Teks antarmuka dihasilkan dari file terjemahan aplikasi web. Penyelarasan fitur dengan aplikasi web masih berlangsung.

Saya mengembangkan dan mengoperasikan Averra AI sebagai proyek pribadi. Saya membangun empat layanan backend-nya (platform, agen, code runner, dan browser), aplikasi web, dan aplikasi Kotlin Multiplatform untuk Android, iOS, dan desktop. Saya juga menulis modul Rust dan WebAssembly untuk editor model 3D, serta memelihara pembuatan kode dari API, pemeriksaan otomatis, dan dokumentasi teknis yang menjaga semua bagian itu tetap konsisten.

Netral domain sejak awal

Sumber data, prompt, skill, jenis node, dan flow adalah baris data yang disunting lewat API selagi platform berjalan. Tidak ada tabel kata kunci, cabang per domain, atau aturan bisnis yang tertanam di kode.

Flow sebagai graf bertipe

Flow adalah graf berarah dari node bertipe, disimpan sebagai data, berversi, dan dijalankan oleh penjadwal topologis. Port memakai himpunan tipe yang tetap, dan koneksi hanya diterima bila tipe port sumber dapat dikonversi ke tipe port tujuan. Setiap versi yang tersimpan dapat diterbitkan, sehingga menerbitkan versi lama sekaligus menjadi rollback flow. Flow tanpa node model bahasa bersifat deterministik.

Pemeriksaan kepemilikan dan izin

Database terdaftar hanya dapat dibaca dan dibatasi izin. Setiap workflow terikat pada pemiliknya, dan pengguna lain menerima respons tidak ditemukan. Skill yang ditulis agen untuk dirinya sendiri tetap nonaktif sampai pengguna mengaktifkannya.

Eksekusi kode terisolasi

Kode yang dihasilkan berjalan di layanan terpisah dengan environment yang dikosongkan, batas waktu, direktori kerja terisolasi, dan, di Kubernetes, tanpa jaringan keluar. Layanan browser me-resolve setiap host satu kali dan hanya menerima alamat publik, sehingga trik rebinding tidak dapat mencapai jaringan internal.

Pencarian yang disetel lewat pengukuran

Retrieval menggabungkan pencarian vektor dan full-text dalam bahasa Indonesia dan Inggris, dan setiap perubahan peringkat dinilai terhadap set berlabel sebelum dirilis. Set itu kecil, sehingga hasilnya adalah baseline, bukan klaim akurasi.

Kontrak antarbagian

API layanan berupa snapshot OpenAPI yang diperiksa terhadap perubahan yang merusak. Skema gRPC, manifes perkakas agen, skema graf flow, dan kepemilikan data per tabel juga diperiksa, dan model mobile dihasilkan dari file OpenAPI yang sama.

Pemeriksaan arsitektur otomatis

Lebih dari sembilan puluh pemeriksaan audit mencakup konvensi database, batas Kotlin, aturan TypeScript, dan kesetaraan antara web, mobile, dan API. Build gagal bila coverage baris atau branch di bawah 80 persen pada backend, klien web, dan modul mobile.

Retrieval yang diukur

Harness evaluasi melaporkan recall, reciprocal rank, nDCG, dan apakah sistem menolak pertanyaan yang tidak dapat dijawab, dengan set pengembangan dan held-out yang terpisah. Hasilnya menunjukkan bahwa indeks vektor aproksimasi melewatkan sebagian besar tetangga eksak pada pengaturan bawaannya, sehingga pencarian kini mengatur kedalaman pindai per kueri.

Desain sebelum kode

Perubahan melewati riset, proposal, tinjauan desain, dan catatan keputusan. Repositori menyimpan lebih dari dua ratus catatan riset dan puluhan catatan keputusan.

Menyimpan perilaku di data, bukan di kode, membuat platform fleksibel tanpa rilis, tetapi setiap aturan lalu perlu divalidasi saat disimpan dan saat dijalankan. Port bertipe menangkap kesalahan sambungan lebih awal dengan konsekuensi konversi eksplisit yang lebih banyak antar-output node.

Aplikasi mobile belum mendukung mode offline. Editor 3D, workflow, dan graf memori hanya tersedia di web; web view di dalam aplikasi yang semestinya membukanya belum dapat memuatnya. Browser jarak jauh masih dalam pengembangan. Audit kesenjangan pada 26 Oktober 2026 mencatat 261 perbedaan antara klien web dan mobile, 51 di antaranya berprioritas tertinggi; sebagian sudah ditutup sejak itu.