Dezvoltare agenți AI
Proiectăm și livrăm agenți AI de producție — orchestrare multi-agent, folosire de tool-uri, integrări Model Context Protocol (MCP) — apoi punem fiecare release în spatele evaluărilor care îi mențin fiabili în fața utilizatorilor, datelor și banilor reali.
- 01
Orchestrare multi-agent
Sisteme de agenți de tip planner–executor și pe roluri, care împart munca reală în pași, apelează tool-urile potrivite și își revin când un pas eșuează — nu un singur prompt fragil.
- 02
Folosire de tool-uri & integrări MCP
Agenți conectați la sistemele tale prin MCP și API-uri de tool-uri tipate, cu barierele care împiedică un apel de tool să facă ceva ce n-ar trebui.
- 03
Porți de evaluare în CI
Un set golden evaluat rulează la fiecare schimbare, așa că un prompt sau un swap de model nu poate regresa comportamentul în tăcere înainte să ajungă în producție.
- 04
Descoperire & cartografierea fluxului
Înainte de orice cod, cartografiem fluxul pe care agentul îl va deține — deciziile pe care le ia, tool-urile pe care le apelează și acțiunile pe care nu trebuie să le facă niciodată — ca arhitectura să se potrivească muncii reale, nu unui scenariu de demo.
- 05
Observabilitate & trasare
Fiecare rulare e logată și trasată, așa că atunci când un agent face un pas greșit poți vedea ce tool, prompt sau input l-a cauzat — nu ghicești dintr-o cutie neagră.
- 06
Predare & proprietate
Rămâi cu codul, suita de evaluare și integrarea în CI în propriul tău repository, documentate ca echipa ta să poată extinde agentul fără să ne re-angajeze la fiecare schimbare.
Dezvoltare agenți AI, pe scurt
Puteți construi un agent de la zero?
Da — de la definirea fluxului și alegerea modelelor până la livrarea orchestrării, tool-urilor și suitei de evaluare. La final, codul, testele și evaluările sunt ale tale.
Avem deja un agent. Îl puteți duce mai departe?
Adesea. Începem cu un audit al comportamentului și al modurilor de eșec, adăugăm acoperire prin evaluări, apoi îl extindem pe o fundație care nu regresează.
Cum îl împiedicați să se strice în producție?
Fiecare release este trecut prin porți de evaluare — halucinații, siguranța apelurilor de tool-uri și regresie — la fel cum verificăm software-ul clasic pe care îl construim.
Cât durează livrarea unui agent?
O primă versiune focalizată durează de obicei câteva săptămâni — cât să cartografiem fluxul, să conectăm tool-urile cu bariere și să ridicăm suita de evaluare. Sistemele multi-agent mai mari scalează de acolo; le adaptăm după un scurt apel de descoperire.
Pe ce modele și framework-uri construiți?
OpenAI, Anthropic și Azure AI, în TypeScript și Python, cu orchestrare în framework-uri precum LangGraph și acces la tool-uri prin Model Context Protocol (MCP). Dacă stack-ul tău diferă, spune-ne și îți vom spune sincer dacă se potrivește.
Cine deține codul și evaluările la final?
Tu. Codul agentului, tool-urile, setul golden și porțile de CI sunt livrate în repository-ul tău și sunt ale tale — să le păstrezi, să le rulezi și să le extinzi, fără dependență de noi.
Livrează următorul release fără să-ți ții respirația.
Spune-ne ce construiești — sau ce se strică. Răspundem într-o zi lucrătoare cu un plan concret, nu cu o prezentare de vânzări.