SORTHOUSE

Deschide un inbox sintetic cu facturi, o reclamație, o cerere de ofertă, spam și un mesaj ambiguu. Fiecare mesaj trece prin etape reale: sanitizare, clasificare, extragere, validare, politică și revizuire. Fiecare câmp extras trimite la dovada lui: un citat din email, o pagină de PDF sau o regiune dintr-o factură fotografiată.

Decizia de automatizare o ia o politică din afara modelului, pe baza unor verificări deterministe. Facturile și răspunsurile către clienți rămân doar cu aprobare; poți aproba, corecta sau respinge, iar corecția păstrează predicția inițială în audit. Acțiunile aprobate trec printr-un outbox tranzacțional, deci retry-urile, livrările duplicate și un timeout după trimitere sunt reconciliate, nu repetate.

Implicit, clasificatorul și extractorul sunt o bază euristică deterministă, iar OCR-ul, scanarea malware și acțiunile sunt simulate, toate marcate în interfață; adaptoarele pentru modele reale există, dar nu rulează în demo-ul public. Sesiunile sunt temporare și izolate, cu retenție de două ore, iar apărările împotriva prompt injection sunt în straturi, fără pretenția că problema este rezolvată.

Evaluarea publicată cuprinde 122 de cazuri sintetice: 100 de emailuri held-out, plus 12 cazuri adversariale și 10 cazuri de eroare. Baseline-ul determinist a produs 0 acțiuni automate greșite și a blocat 16/16 acțiuni nesigure. Demo-ul public rulează acest baseline; adaptoarele LLM sunt interschimbabile, iar metricile raportate nu sunt rezultate LLM. Corpusul este mic și sintetic și nu dovedește performanța pe inboxuri reale. Este o demonstrație proprie, nu o implementare pentru un client.