Heabsy 定位为受监管企业的 AI 实施合作伙伴，主要面向 DACH 地区企业，提供文档助手、RAG 搜索和智能体等 AI 解决方案，并强调推理运行在 EEA 自有硬件上。
核心产品 ARGUS 是面向企业知识的推理引擎。它针对标准 RAG 在复杂问题上表现不佳的“最后一公里”问题，将知识图谱与自主智能体结合，模拟人类专家解决问题的过程。其能力包括：跨文档连接事实，例如读取 2020 年主协议、找到与 2024 年附件的关联、比较条款并综合出答案；提供推理透明度，包括证据账本，每条结论都引用源文档，并展示智能体采取的步骤；严格来源接地，无来源则不给出答案。
技术架构方面，ARGUS 采用混合架构（图 + 向量 + ReAct），使用混合搜索（RRF）与知识图谱上的个性化 PageRank（PPR），智能体框架为带循环检测和记忆压缩的自定义 ReAct，技术栈包括 Python、PostgreSQL（pgvector）和 Docker-compose。无需微调，摄取数据后即可开始提问。官方称其基于图过滤，使较小的开源权重模型能达到更大模型通过暴力检索达到的效果，这也是在自有硬件上运行推理可负担的原因。
性能方面，官方称在 MuSiQue、HotpotQA 和 2WikiMultiHopQA 等学术多跳 QA 数据集上，每个基准测试使用 500+ 样本进行测试，并使用小型、低成本模型测量，以表明收益来自检索而非模型规模。内部基准中，已索引 19,000+ 文档和 260,000+ 知识图谱三元组，实体解析将图连通性从 1% 提升到 46%。
部署与数据主权方面，支持通过 Docker 部署在私有云或 VPC，数据不离开企业边界；模型无关，使用 EEA 自有硬件上的开源权重模型，位于兼容 OpenAI 和 Anthropic 的 API 之后，也支持本地部署，官方明确不会将文档路由到美国提供商。
适用场景包括：跨数百份相互关联合同分析冲突条款；通过连接错误日志、特定遗留手册和已解决的 Jira 工单解决 L3 工单；将多个子公司的季度报告综合为一份连贯摘要。此外还提供法律文档智能、合规自动化（BaFin、DORA、EU AI Act）、企业知识图谱、遗留数据救援（OCR + AI）、本地 LLM 部署（Llama 3、Mistral、Qwen）以及 AI 就绪与团队培训等服务。
官方给出的案例包括：法律团队使用 ARGUS 审计 10,000+ 合同，将审查周期从 6 周缩短到 3 天；金融机构自动化 BaFin/DORA 合规检查，将审计准备从数周缩短到数天；制造商通过 OCR 和知识图谱数字化 1,500+ 遗留维护手册。
限制方面，资料未提供具体定价、免费试用政策、SLA 或支持语言等细节，暂未提供。
