What is JITNA RFC-001?

JITNA RFC-001 is the Just-In-Time Network Architecture protocol specification published by RCT Labs. It defines how AI agents are dynamically routed, how intent is preserved across multi-LLM pipelines, and how consensus is verified in enterprise constitutional AI deployments.

How does JITNA differ from static LLM orchestration?

Static orchestration sends every request through the same model pipeline regardless of intent. JITNA dynamically routes requests to the optimal model or agent configuration based on real-time intent classification, reducing cost and improving output quality.

What problem does JITNA solve for enterprise AI?

JITNA solves intent drift — the degradation of original user intent as a request passes through multiple processing stages. By encoding intent as a first-class protocol primitive, JITNA ensures that the final output remains faithful to the original request even in complex multi-agent pipelines.

JITNA RFC-001 คืออะไร?

JITNA RFC-001 คือข้อกำหนดโปรโตคอล Just-In-Time Network Architecture ที่เผยแพร่โดย RCT Labs กำหนดวิธีการ route AI agents แบบ dynamic การรักษา intent ผ่าน Multi-LLM pipeline และการตรวจสอบ consensus ในการ deploy AI แบบ constitutional ระดับองค์กร

JITNA Protocol

JITNA RFC-001

Just-In-Time Nodal Assembly — 'HTTP แห่งโลก Agentic AI' มี 6 Primitives สำหรับ Real-time Cognitive Assembly ข้าม Multi-Agent Systems

96.1%

ความแม่นยำฉันทามติ

0.3%

อัตรา Hallucination

< 200ms

Latency ของ Packet

Interactive Runtime

ดูวงจรการทำงานของ JITNA

เปลี่ยนจากการอธิบาย packet theory ไปสู่พฤติกรรมของโปรโตคอลจริง บล็อกนี้แสดง runtime stages, negotiation flow และ quality loop ที่ระบบใช้จริง

Primitives

I / D / Δ / A / R / M

Intent, Data, Delta, Approach, Reflection, Memory

Negotiation

Auditable

แต่ละการเปลี่ยนสถานะสามารถตรวจสอบย้อนหลังได้เป็น signed reasoning path

Delivery

Adaptive

รูปแบบผลลัพธ์ปรับตาม context, constraints และระดับความมั่นใจ

ใช้ปุ่มลูกศรหรือคลิกที่แต่ละขั้นตอน

📡

ขั้นตอน 1

Context Capture (จับบริบท)

จับ intent ของผู้ใช้ สภาพแวดล้อม และสัญญาณก่อนหน้าเพื่อสร้างฐานของ narrative

6 Primitives

JITNA ใช้ 6 Primitives หลัก (I, D, Δ, A, R, M) เพื่อเข้ารหัส Intent, Data, Synthesis, Approach, Reflection และ Memory เป็น Packet Structure สากล

Intent (เจตนา)

คำถามหรือเป้าหมายเดิม — สิ่งที่ผู้ใช้ต้องการบรรลุ Intent คือจุดเริ่มต้นของทุก JITNA Packet

'สร้างระบบ Login'

Data (ข้อมูล)

Keywords ที่ผลึกและข้อมูลที่มีโครงสร้างที่สกัดจาก Intent ข้อมูลให้รากฐานที่เป็นข้อเท็จจริง

['authentication', 'JWT', 'security']

Delta (การสังเคราะห์)

การสังเคราะห์ที่บีบอัด — ข้อมูลเชิงลึกหรือความเข้าใจที่บีบอัด Delta แสดงถึง 'ช่วงเวลาที่เข้าใจ' ของการประมวลผล

'Auth แบบ Token ที่ปลอดภัยพร้อม Refresh'

Approach (แนวทาง)

กลยุทธ์การดำเนินการ — วิธีการบรรลุ Intent Approach กำหนดวิธีการและเครื่องมือ

'ใช้ JWT + bcrypt + Redis'

Reflection (การไตร่ตรอง)

การประเมินตนเองและตรวจสอบคุณภาพ — เราบรรลุ Intent หรือไม่? Reflection รับประกันความแม่นยำและการสอดคล้อง

'Converged หลัง 3 รอบ, ความมั่นใจ 96%'

Memory (ความทรงจำ)

การรักษา Context — สิ่งที่ควรจดจำสำหรับการโต้ตอบในอนาคต Memory ทำให้เกิดการเรียนรู้และความต่อเนื่อง

'ผู้ใช้ชอบ JWT, แนวทางที่เน้นความปลอดภัย'

JITNA vs Traditional APIs

REST/GraphQL แบบดั้งเดิม

❌ Endpoints และ Schemas ที่ตายตัว
❌ ไม่เข้าใจ Intent
❌ จัดการ Error ด้วยตนเอง
❌ ไม่มี Verification ในตัว
❌ Stateless โดยค่าเริ่มต้น

JITNA Protocol (RFC-001)

✅ การสื่อสารที่ขับเคลื่อนด้วย Intent
✅ Packets ที่อธิบายตัวเอง
✅ Reflection คุณภาพในตัว
✅ การตรวจสอบด้วย Cryptography
✅ ตระหนักถึง Context โดยการออกแบบ

Protocol Surface

จาก static API calls สู่ intent-aware packets

Traditional APIs ขนส่งข้อมูล แต่ JITNA ขนส่ง intent ที่ผ่านการเจรจาแล้ว พร้อม reflection, memory และโครงสร้างที่ฝังอยู่ใน packet

Self-describing packet model

โปรโตคอลพกทั้ง context และ verification metadata ไปพร้อมกัน

กรณีการใช้งานจริง

การประสานงาน Multi-Agent

AI Agents หลายตัวเจรจาและบรรลุฉันทามติโดยใช้ JITNA Packets แต่ละ Agent เสนอ โต้แย้ง และตรวจสอบจนกว่าจะบรรลุฉันทามติ

ความแม่นยำฉันทามติ 96.1%

การป้องกัน Hallucination

Reflection Primitive ของ JITNA ทำให้เกิด Self-Verification Agents ตรวจสอบผลลัพธ์ของตนเองกับ Intent ก่อนส่งมอบ ลด Hallucination เหลือ 0.3%

อัตรา Hallucination 0.3%

การรักษา Context

Memory Primitive เก็บ Context การสนทนาข้ามเซสชัน ผู้ใช้ไม่ต้องพูดซ้ำ — ระบบจดจำความชอบและประวัติ

Latency < 200ms

การรวม Cross-Platform

JITNA ทำงานข้าม Slack, Discord, Web, Mobile และ APIs โครงสร้าง Packet เดียวกันทำให้การสื่อสารราบรื่นไม่ว่าจะเป็นแพลตฟอร์มใด

รองรับ 10+ แพลตฟอร์ม

ข้อมูลจำเพาะทางSpecifications

เวอร์ชัน Protocol

RFC-001 v2.0

รูปแบบ Packet

JSON-LD

Latency

< 200ms

ความแม่นยำ

96.1%

อัตรา Hallucination

0.3%

ใบอนุญาต

Apache 2.0

ทำไมถึงเป็น 'HTTP ของ Agentic AI'?

เช่นเดียวกับที่ HTTP ทำให้การสื่อสารเว็บเป็นมาตรฐาน JITNA ทำให้การสื่อสาร AI Agent เป็นมาตรฐาน เป็น Protocol สากลที่ระบบ AI ใดก็ตามสามารถนำมาใช้ได้ ทำให้เกิด Interoperability ข้ามแพลตฟอร์ม โมเดล และผู้ขาย

สำรวจ JITNA Ecosystem

RCT-7 Mental Model FDIA Equation