StarSage成为首个通过分布式架构连接美军实时战术武器系统的代理AI系统

2025 年 5 月 8 日-- 今天，Raft 宣布其代理 AI 系统 StarSage 成为第一个能够连接、通信和跨分散的美国空军战术系统运行的代理 AI 系统，证明了其作为未来战术指挥和控制的价值。

Raft 创始人兼首席执行官 Shubhi Mishra 表示： “这是代理型人工智能首次不仅融入战斗，还实时连接了作战人员、系统和决策点。StarSage 证明了它能够适应、理解并在真实的空军任务环境中运作。这并非空想，而是如今已具备作战能力的人工智能。”

在“项目融合顶点5”（PC-C5）演习期间，StarSage通过两个空军控制与报告中心（CRC）轻型战术作战中心（TOC-L）单元与战术资产连接，其中一个部署在关岛，另一个部署在内利斯空军基地。这标志着代理人工智能首次通过分布式架构与美国空军实时战术武器系统连接。

另一项创举是，StarSage 接收并响应了来自人类机组人员的实时信息请求，清晰准确地提供了战斗管理指挥和控制输入。人类操作员后来证实，尽管音频条件较差，但人工智能的通信不仅清晰易懂，而且几乎完美无瑕。

StarSage 也成为首个使用实时无线电与 TOC-L 通信服务器对接的代理人工智能。这得益于 Raft 软件工程师发现并解决了系统中一个此前未知的过滤问题。据 CRC 小组指挥官称，Raft 的解决方案“启用了我们之前未曾察觉的故障”。

该代理人工智能系统还连接到空军首屈一指的模拟网络——分布式任务作战中心（DMOC），在那里它成功地与现场飞行员进行了通信并提供战术控制——这又创造了两个历史性的首创。

Raft 还开发了一个定制程序，使 StarSage 能够接收并作空军主要战术数据链 LINK-16。该代理人工智能以近乎完美的精度跟踪了实时飞机任务，为空军节省了数千美元的第三方工具采购成本。

StarSage 是美国空军先进作战管理系统 （ABMS） 的“作战管理转型模型”框架下开发的，它模拟了人类空战管理人员 （ABM） 的决策模式。在 PC-C5 演习期间，它与内利斯空军基地第 805 战斗训练中队一起在影子作战中心进行作战，并展示了机器学习驱动的跨多个作战层面的决策支持能力。

值得注意的是，StarSage 与人类作员之间的语音通信准确度下降幅度很小，清晰度也很高。尽管存在静电干扰、反馈回路以及难以预测的通信质量，StarSage 仍能解析传入音频，其理解力之高令工程师们惊叹不已。

Raft 的自主数据融合平台和代理 AI 功能已部署于多个国防部项目，并受到超过 25 个国家安全机构的信赖。StarSage 在此基础上构建，在战术边缘提供高速、高精度的决策能力。