AI care ajunge în producție, nu într-un slide.
Adăugăm capabilități de modele de limbaj software-ului pe care îl rulezi deja: procesare de documente, asistenți, agenți care execută acțiuni, căutare care înțelege întrebări. Măsurate, monitorizate și costate ca orice altă funcționalitate.
Toată lumea a văzut demo-ul. Puțini au văzut funcționalitatea supraviețuind utilizatorilor reali, documentelor reale și unei facturi reale. Diferența e ingineria: retrieval care returnează fragmentul corect, prompt-uri sub control de versiuni, evaluări care rulează la fiecare modificare, și cost și latență pe care chiar le urmărește cineva.
Construim pe Claude prin AWS Bedrock sau prin API-ul Anthropic, cu framework-uri de agenți, servere MCP și pipeline-uri RAG acolo unde își merită locul. Am rulat aceleași sarcini și pe modele open atunci când rezidența datelor sau costul au cerut-o. Produsele noastre, Bob AI și platforma Agent Factory, rulează pe aceleași tipare.
De la un caz de utilizare la o funcționalitate monitorizată.
Discovery și fezabilitate
Un spike scurt pe datele tale reale răspunde la singura întrebare care contează: face modelul asta suficient de fiabil ca să merite construit? Cu cifre, nu cu păreri.
Funcționalități LLM în produse existente
Rezumate, extracție, clasificare, redactare și Q&A legate de backend-ul tău actual, cu ieșiri tipate în care codul tău poate avea încredere.
Agenți care execută acțiuni
Agenți cu unelte pe Bedrock sau API-ul Claude, cu servere MCP pentru sistemele tale, guardrails, pași de aprobare umană și audit trail.
RAG și căutare în documentele tale
Ingestie, chunking, embeddings, căutare hibridă și re-ranking pe PostgreSQL/pgvector sau OpenSearch, calibrate pe corpusul tău, nu pe un benchmark.
Evaluări, observabilitate și control al costurilor
Seturi de date de referință, evaluări automate în CI, tracing pentru fiecare apel, bugete de tokeni și alerte. Vei ști când scade calitatea înainte să afle utilizatorii.
Modele private și open
Când datele nu pot părăsi VPC-ul tău, rulăm modele open-weight pe infrastructura ta și proiectăm onest pentru compromisuri.
Ce primești
- Un raport de fezabilitate cu acuratețe, latență și cost măsurate pe datele tale
- Cod de producție în repository-ul tău: prompt-uri, unelte, pipeline-uri și interfețe tipate
- Suită de evaluări și set de date de referință care rulează automat la fiecare modificare
- Tracing, dashboard-uri și alerte pentru calitate, latență și cheltuieli
- O politică scrisă de modele și date pe care echipa ta juridică o poate aproba
E pentru tine dacă
- Ai un proces repetitiv, bazat pe text (documente, tichete, emailuri, rapoarte), pe care oamenii s-au săturat să îl facă manual
- Ai construit un prototip care a impresionat board-ul și acum ai nevoie să funcționeze pentru clienți
- Vrei un asistent sau un agent în produsul tău și ai nevoie să fie sigur, măsurat și accesibil ca preț
Cum decurge o colaborare
Primești un inginer senior care livrează cât o echipă mică — cu un tarif orar transparent, raportare săptămânală și fără overhead de agenție. Crești sau reduci numărul de ore după nevoile proiectului.
- 01Spike — una-două săptămâni pe date reale pentru a măsura dacă modelul face treaba și cât costă.
- 02Design — arhitectura, fluxul de date, guardrails, plan de evaluare și model de cost, agreate înainte de construcție.
- 03Construcție — funcționalitatea, uneltele și pipeline-urile ei, cu evaluări în CI din prima săptămână și lansare în etape.
- 04Operare — monitorizare, actualizări de prompt-uri și modele, revizuiri de cost și opțiunea să rămânem alături.
Întrebările pe care le auzim înaintea fiecărui proiect
Ce modele folosiți?
În principal Claude, prin AWS Bedrock dacă ești pe AWS sau prin API-ul Anthropic în rest. Alegem cel mai mic model care trece evaluările tale și am rulat modele open-weight pe infrastructură privată când rezidența datelor a cerut-o. Nu suntem legați de un furnizor.
Datele noastre sunt folosite la antrenare?
Nu. Cu Bedrock și API-ul Anthropic, prompt-urile și răspunsurile nu sunt folosite pentru antrenare. Documentăm exact ce date merg unde, iar pentru sarcini sensibile ținem totul în VPC-ul tău.
De unde știți că funcționează?
Construim devreme un set de date de referință din cazurile tale reale, definim împreună ce înseamnă "corect" și rulăm evaluări automat la fiecare modificare. Cifrele decid dacă o schimbare de prompt sau model ajunge în producție.
Ce faceți cu halucinațiile?
Proiectăm pentru ele: retrieval cu citări, ieșiri structurate validate de cod, praguri de încredere cu review uman și agenți care întreabă înainte să acționeze. Scopul e un sistem care eșuează sigur și vizibil, nu unul care pretinde că e perfect.
Cât va costa în operare?
Măsurăm consumul de tokeni per cerere în timpul spike-ului și îți dăm un cost per document, tichet sau conversație înainte să te angajezi. Bugetele și alertele fac parte din construcție, nu vin după.
Cum gândim despre asta
Cum construim integrare AI: un spike de două săptămâni, un set de date de referință și o factură pe care o poți prezice
Trei sisteme AI construite de noi sunt astăzi în producție. Un asistent de cercetare pentru un client din SUA, care rule...
septembrie 2026
Agenți AI la Scară Enterprise: Ce Ne Învață Deploymentul de 20.000 de Agenți al BNY Mellon
Ceva remarcabil s-a întâmplat în sectorul financiar la începutul lui 2026. BNY Mellon, cea mai mare bancă custode din lu...
martie 2026
Nu construi un agent. Construiește fabrica de agenți.
Oricine poate construi un agent AI într-un weekend. Un model bun, câteva tool-uri, un prompt de sistem decent — și ai un...
august 2026Ai un proces pe care ar trebui să îl facă AI-ul?
Colaborări flexibile cu tarif orar / time-and-materials, complet remote, B2B. Comunicare directă cu inginerul care face treaba — fără intermediari, fără discurs de vânzări.