What is the RCT Labs 10-Layer AI Architecture?

The RCT Labs 10-Layer Architecture is a constitutional AI stack spanning from hardware abstraction at layer 1 to self-evolving orchestration at layer 10. Each layer serves a distinct role in ensuring verifiable, auditable, and governed AI execution across enterprise deployments.

How does multi-LLM consensus work in the architecture?

Multi-LLM consensus operates at the orchestration layer, where multiple AI models independently evaluate a request and a consensus mechanism — governed by constitutional rules — determines the final response. This eliminates single-model bias and reduces hallucination rates.

What is the role of constitutional AI in RCT's architecture?

Constitutional AI principles are embedded at every layer of the RCT stack. They define what the AI system can and cannot do, how conflicts are resolved, and how auditability is maintained. This ensures AI decisions remain aligned with organizational policies and ethical constraints.

How many runtime components does the architecture include?

The production architecture includes 50+ runtime components distributed across 10 layers, covering memory, routing, verification, orchestration, and self-evolution. Each component is independently deployable and composable.

Can the architecture be deployed on-premise?

Yes. The RCT Labs architecture supports on-premise, hybrid, and cloud deployment models. Enterprise clients can isolate specific layers for data sovereignty compliance, particularly in regulated markets such as Thailand under PDPA.

สถาปัตยกรรม

สถาปัตยกรรม Cognitive 10 ชั้น

สถาปัตยกรรม 10 ชั้นที่ออกแบบสำหรับ Enterprise AI Infrastructure — ตั้งแต่ Hardware Abstraction ถึง Self-Evolving Orchestrator

ทำไม 10 ชั้น?

สถาปัตยกรรม Cognitive 10 ชั้นได้แรงบันดาลใจจากโมเดลเครือข่าย OSI แต่ออกแบบสำหรับระบบ AI แต่ละชั้นมีขอบเขตความรับผิดชอบชัดเจน ทำให้สามารถปรับขยาย ทดสอบ และพัฒนาแยกกันได้

ต่างจาก AI Frameworks แบบ Monolithic แนวทาง Layered ช่วยให้สามารถนำชั้นเฉพาะมาใช้ทีละชั้น เช่น เริ่มจาก L6 สำหรับ Multi-LLM Orchestration เพิ่ม L8 สำหรับ Safety Verification จากนั้นขยายสู่ Full Stack ตามความต้องการ

ปัจจุบันสถาปัตยกรรมมี footprint ระดับ 62+ runtime components ที่กระจายข้าม 10 ชั้น และถูกออกแบบให้ขยายต่อได้โดยไม่ทำให้ governance หรือ observability แตกเป็นส่วนๆ

Interactive Explorer

สำรวจแต่ละ Layer แบบโต้ตอบ

เลือกแต่ละชั้นเพื่อดู service groups และความสามารถหลักที่ประกอบเป็นสถาปัตยกรรม 10 ชั้นของ RCT

ภาพรวม 10 ชั้นทั้งหมด

Hardware Abstraction

การจัดการ GPU/TPU การจัดสรรทรัพยากร และการจัดสรร Infrastructure ทั้ง Cloud และ Edge

Data Ingestion

Data Pipeline แบบ Multi-modal รองรับ Text, Images, Audio, Video และ Structured Datasets พร้อม Real-time Streaming

Knowledge Engine

Semantic Indexing, Vector Search และ Knowledge Graph สำหรับการดึงข้อมูลอัจฉริยะ

Memory & Context

RCTDB v2.0 พร้อม Schema หน่วยความจำ 9 มิติ — Identity, Sovereignty, Context, Payload, Value, Social, Delta, Verification, Evolution — สำหรับการเก็บ Context ถาวรข้าม Sessions และ Agents

Reasoning Core

การให้เหตุผลหลายกลยุทธ์รวม Chain-of-Thought, Tree-of-Thought กับเคลื่อนด้วยสมการ FDIA

Multi-LLM Orchestration

HexaCore 7-Model Roster (3 Western: Claude/Gemini/Grok · 3 Eastern: Kimi/MiniMax/DeepSeek · 1 Regional: Typhoon G38 สำหรับภาษาไทย) คู่กับ JITNA Dynamic Routing

Agent Framework

การจัดการ Lifecycle ของ Agent อัตโนมัติพร้อม JITNA Protocol สำหรับการสื่อสารระหว่าง Agent

Safety & Verification

ชั้น consensus-based verification, traceability และ policy controls ที่ทำให้ hallucination risk เหลือ 0.3% ใน benchmark workloads

Application Layer

ชั้นสำหรับ assistants, enterprise workflows และ solution packages ที่สร้างบน platform core เดียวกัน

L10

Self-Evolving Orchestrator

การปรับปรุงตัวเองต่อเนื่องผ่าน Performance Monitoring, A/B Testing และ Adaptive Algorithm Selection

RCT เปรียบเทียบกับคู่แข่ง

คุณสมบัติ	RCT Ecosystem	คู่แข่ง
Architecture	10-Layer Cognitive Stack	Monolithic / 2-3 ชั้น
Memory	RCTDB v2.0 — 9D Schema	ไม่มี Persistent Memory
Hallucination	0.3% (SignedAI)	12-15% ทั่วไป
Multi-LLM	8+ Providers, Dynamic Routing	ผูกกับ Provider เดียว
Self-Improvement	L10 Autonomous Evolution	อัปเดตด้วยมือเท่านั้น
Protocol	JITNA Open Standard	Proprietary APIs

สำรวจเพิ่มเติม

🧬7 Genome Systemระบบย่อย DNA ที่ขับเคลื่อนแต่ละชั้น 📐สมการ FDIAแกนกลางทางคณิตศาสตร์ของ Reasoning Layer ⚡41 อัลกอริทึมกรอบงานอัลกอริทึม 41 รายการ แบ่งเป็น 9 capability tiers 📊เกณฑ์มาตรฐานเมตริกประสิทธิภาพข้ามทุกชั้น 🔌การเชื่อมต่อวิธี Deploy สถาปัตยกรรม 10 ชั้น 🛡️โซลูชันโซลูชัน Enterprise AI

Test Infrastructure v5.4.5

First ever 0-failure milestone — Mar 21, 2026

4,849

Tests Passed

Failures

6,738+

Total Tests

Microservices

พร้อม Build ด้วย 10-Layer Stack?

ติดต่อทีม อ่าน Docs

คำถามที่พบบ่อย

สถาปัตยกรรม AI 10 ชั้นของ RCT Labs คืออะไร?

สถาปัตยกรรม AI 10 ชั้นคือ constitutional AI stack ที่ครอบคลุมตั้งแต่ hardware abstraction ที่ชั้น 1 ถึง self-evolving orchestration ที่ชั้น 10 แต่ละชั้นมีบทบาทชัดเจนในการรับรองว่า AI execution มีความถูกต้อง ตรวจสอบได้ และควบคุมได้

Multi-LLM consensus ทำงานอย่างไรในสถาปัตยกรรมนี้?

Multi-LLM consensus ทำงานที่ orchestration layer โดยโมเดล AI หลายตัวประเมิน request อย่างอิสระ และ consensus mechanism ที่ถูกควบคุมโดย constitutional rules จะกำหนดผลลัพธ์สุดท้าย ซึ่งช่วยลด bias และลดอัตราการ hallucination

Constitutional AI มีบทบาทอย่างไรในสถาปัตยกรรมของ RCT?

หลักการ Constitutional AI ถูกฝังอยู่ในทุกชั้นของ RCT stack โดยกำหนดสิ่งที่ระบบ AI สามารถและไม่สามารถทำได้ วิธีแก้ conflict และวิธีรักษา auditability ทำให้มั่นใจว่า AI decisions สอดคล้องกับ organizational policies

สถาปัตยกรรมมี runtime components กี่ตัว?

สถาปัตยกรรม production มี 62+ runtime components กระจายอยู่ข้าม 10 ชั้น ครอบคลุม memory, routing, verification, orchestration และ self-evolution แต่ละ component deploy และ compose แยกกันได้

สถาปัตยกรรมสามารถ deploy on-premise ได้ไหม?

ได้ สถาปัตยกรรม RCT Labs รองรับการ deploy แบบ on-premise, hybrid และ cloud ลูกค้าองค์กรสามารถแยก Layer เฉพาะสำหรับ data sovereignty compliance โดยเฉพาะในตลาดที่มีการควบคุมเช่น PDPA ของไทย