Multiagentní systémy a protokoly
AI agenti, kteří ve vašich systémech odvádějí skutečnou práci, podle pravidel, která nastavíte, a pod dohledem lidí
Chatboti odpovídají na otázky; práce dál čeká na lidi
Většina pilotních projektů AI skončí u chatovacího okna. Skutečné náklady leží v práci, která prochází více systémy: ověřit žádost, dohledat záznamy, aktualizovat ERP a informovat zákazníka.
Dát modelu AI otevřený přístup k těmto systémům není pro regulovaný byznys možné. Každá akce musí být povolená, zalogovaná a vysvětlitelná a člověk musí mít možnost zasáhnout.
Co získáte
Hotová práce, ne jen odpovědi
Agenti, kteří nepřetržitě dokončují vícekrokovou práci napříč vašimi systémy, nejen odpovídají na otázky.
Každá akce odpovědná
Každý nástroj, který agent smí použít, je definovaný, oprávněný a zalogovaný, takže akce lze auditovat.
Lidé ve velení
Lidé agenty dohlížejí a zasahují u výjimek, aniž by schvalovali každý rutinní krok.
Kvalita a náklady pod kontrolou
Kvalita, chyby a spotřeba tokenů měřené u každého agenta, s limity, které zastaví utíkající náklady.
Co dodáváme
Multiagentní pracovní postupy s dohledem human-on-the-loop
Agenti, kteří sdílejí úkol, každý s úzkou rolí, a běží nepřetržitě. Při dohledu human-on-the-loop (HOTL) lidé práci sledují a řeší výjimky.
Servery MCP a používání podnikových nástrojů
Servery Model Context Protocol (MCP) a WebMCP, které agentům dávají úzký, zalogovaný přístup k vašim API, databázím a interním nástrojům, s deterministickým spouštěním nástrojů.
Interoperabilita A2A a platby AP2
Agent2Agent (A2A) umožňuje vašim agentům delegovat práci na agenty v jiných systémech. Agent Payments Protocol (AP2) umožňuje agentovi platit na základě kryptografického mandátu, který schválíte.
AgentOps
Telemetrie, vyhodnocování, ochranné mantinely proti halucinacím a kontrola nákladů na tokeny u každého agenta, takže vidíte, co každý udělal, jak dobře a za jakou cenu.
Jak to funguje
Každé volání nástroje je deterministické a kryptograficky auditovatelné. Telemetrie, vyhodnocování a ochranné mantinely AgentOps běží u každého agenta, s dohledem human-on-the-loop u výjimek.
Vyberte pracovní postup
Vybereme postup s jasným obchodním výsledkem a dohodneme, které kroky dělají agenti, které si ponechají lidé a kde musí lidé schválit.
Definujte nástroje
Systémy, které agenti potřebují, zpřístupníme přes servery MCP, každý nástroj s vlastními oprávněními, vstupy a logováním.
Postavte a vyhodnoťte
Agenty vytvoříme a otestujeme na skutečných případech, přičemž před nasazením hodnotíme přesnost, chyby a náklady.
Nastavte dohled
Váš tým dostane přehled o práci agentů, upozornění na výjimky a možnost kteréhokoli agenta pozastavit nebo přepsat.
Vydávejte a provozujte
Vydáváme po etapách, sledujeme kvalitu a spotřebu tokenů a agenty rozšiřujeme na další kroky, jakmile se první osvědčí.
Technologie a standardy
Agenti pracují přes otevřené standardy: MCP a WebMCP pro přístup k nástrojům, A2A pro delegování mezi agenty a AP2 pro platby. Ekosystémy stojí na standardech Linux Foundation a FIDO.
- Frameworky
- FastAPI
- AI a strojové učení
- LangChain
- LlamaIndex
- Metody a postupy
- Dohled human-on-the-loop (HOTL)
- Telemetrie a vyhodnocování AgentOps
- Ochranné mantinely proti halucinacím
- Kontrola nákladů na tokeny
Jak začít
Většina klientů začíná suverénním agentním ověřením konceptu: funkční multiagentní postup propojený s vašimi interními nástroji v soukromé síti.
Co bude následovat
Dohoda na čase
Náš tým vám napíše e-mail a dohodne čas konzultace.
Předkonzultační schůzka
Nejprve bezplatná 30minutová online předkonzultační schůzka: projdeme vaše cíle, systémy a omezení.
Kontrola připravenosti
bezplatná 48hodinová kontrola připravenosti prověří váš projekt proti šestibodové definici připravenosti a doporučí vhodnou cestu.
Volba cesty
Projekty připravené rozsahem dostanou závaznou nabídku do 3–5 pracovních dnů. Projekty ve fázi konceptu začínají v Blueprint Studio. Běžící systém, který selhává, není zdokumentovaný nebo potřebuje integraci, začíná diagnostikou 1–2 týdny. Blueprint Studio i diagnostika mají pevný poplatek uvedený v nabídce.
AI-native produktové týmy
Řízené mezioborové pody seniorních inženýrů vybavené agentními nástroji pro kódování a QA.
Projekty s pevným výsledkem a nepřetržité řízené služby
Dodávka s pevným rozsahem a milníky se jmenovanými vedoucími dodávky a nepřetržité řízené služby aplikací pod řízením SLA.
Nejrychlejší vstup je balíček Suverénní agentní POC (MCP, A2A, GraphRAG), jeden z našich balíčků rychlé spolupráce.
Kde začítOtázky a odpovědi
Čím se multiagentní systém liší od chatbota?
Chatbot odpovídá na otázky. Agent jedná: čte záznamy, volá vaše systémy a dokončuje kroky procesu. Multiagentní systém rozděluje větší úkol mezi agenty s úzkými rolemi, které se snáze testují a kontrolují.
Co jsou MCP, A2A a AP2?
Jsou to otevřené protokoly pro AI agenty. Model Context Protocol (MCP) propojuje agenta s nástroji a daty. Agent2Agent (A2A) umožňuje agentům v různých systémech delegovat práci. Agent Payments Protocol (AP2) umožňuje agentovi platit na základě mandátu, který podepíšete.
Jak zabráníte agentovi udělat něco, co nemá?
Agent může jednat jen přes nástroje, které pro něj definujeme, každý s vlastními oprávněními a limity. Každé volání se loguje. Ochranné mantinely kontrolují vstupy a výstupy a rizikové kroky čekají na schválení člověkem.
Co znamená human-on-the-loop?
Při práci human-in-the-loop (HITL) schvaluje člověk každý krok. Při práci human-on-the-loop (HOTL) agenti dělají rutinní kroky, zatímco lidé dohlížejí, dostávají upozornění a zasahují u výjimek. S vámi se dohodneme, které kroky potřebují co.
Jak poznáte, že jsou agenti dost přesní?
Sestavíme hodnotící sadu ze skutečných případů s očekávanými výsledky. Každý agent se na ní ohodnotí před vydáním a po každé změně promptů, modelů nebo nástrojů. Práh schválíte vy a pod něj nevydáváme.
Jak držíte náklady na tokeny pod kontrolou?
AgentOps měří tokeny, které spotřebuje každý agent a každý krok. Nastavujeme limity na úkol, cachujeme opakovanou práci a rutinní kroky posíláme menším modelům. Spotřeba se reportuje, takže postup, který začne být drahý, je vidět včas.
Mohou agenti běžet, aniž by naše data opustila naše prostředí?
Ano. Agenti, nástroje i modely mohou běžet ve vašem vlastním datovém centru nebo v soukromé síti na regionálním suverénním cloudu. Naše praxe suverénních LLM tam modely hostuje.
Kdo vlastní agenty, které postavíte?
Vy. Kód, prompty, definice nástrojů a hodnotící sady, které pro vás vytvoříme, jsou vaše, jakmile je uhrazen každý milník. Komerční modely zůstávají pod vlastními licenčními podmínkami, které vám vypíšeme.
Začněte rozhovorem, ne smlouvou.
Řekněte nám, co potřebujete postavit, propojit nebo zabezpečit. Architekt to s vámi projde a poté doporučí, kde začít.