Как работает QVAC
Открытый стандарт MCP
Tether взял за основу протокол контекста модели (MCP). Это открытый стандарт, который Anthropic представил в 2024 году. Он определяет, как ИИ общается с внешними сервисами, инструментами, источниками данных. В этом случае ИИ-помощник подключается к любым совместимым сервисам без индивидуальной интеграции.
MCP работает по клиент-серверной схеме, где QVAC считается клиентом, а внешние инструменты (менеджеры задач, календари, базы данных, файловые системы) – отдельными серверами. Причем каждый из них несет в себе ограниченный набор функций, например, создать задачу, запросить запись или прочитать файл.
В демо продемонстрировали, как QVAC взаимодействовал с Asana. Инструмент разбирал запрос пользователя, понимал намерение и через MCP-сервер создавал иерархию задач. Сам сервер общался с API Asana, а данные пользователя оставались в его среде.
Модульная структура QVAC
Функциональные блоки платформы выступают в качестве неких ИИ-навыков, которые можно добавлять, менять или убирать без риска сломать базу. Это удобно для развития интеграций, аналитики и интерфейсов. Потому что основная модель стабильна, не подвержена поломкам из-за корректировок пользователя.
Со временем может появиться каталог модулей для продуктивности, исследований или работы с финансами.
Также компания представила P2P-сеть, в которой устройства QVAC общаются напрямую, без центральных серверов. Узлы делегируют задачи и обмениваются данными, чтобы формировалась распределенная система без точек отказа. Поэтому информация поступает минимальными порциями, а вычисления остаются рядом с данными.
QVAC Workbench
Tether одновременно с Genesis I представил QVAC Workbench – локальное приложение для ИИ. С его помощью пользователи могут запускать, обучать модели и общаться с ними прямо со своих устройств.
Приложение поддерживает популярные открытые модели: Llama, Medgemma, Qwen и Whisper. Все остается конфиденциальным, причем данные никуда не уходят, хранятся только у пользователя.
Генеральный директор Паоло Ардоино объяснил идею так: оба релиза можно считать шагом к «децентрализации интеллекта». Вычисления ИИ переносятся из облаков крупных компаний на личные устройства.