Sisteme multi-agent și protocoale
Agenți IA care fac muncă reală în sistemele dumneavoastră, după regulile pe care le stabiliți și sub supravegherea oamenilor
Chatboturile răspund la întrebări; munca tot așteaptă după oameni
Majoritatea proiectelor-pilot de IA se opresc la o fereastră de chat. Costul real stă în munca ce traversează sisteme: verificarea unei cereri, căutarea înregistrărilor, actualizarea ERP-ului și informarea clientului.
Să dai unui model de IA acces liber la aceste sisteme nu este o opțiune pentru o afacere reglementată. Fiecare acțiune trebuie permisă, consemnată și explicabilă, iar o persoană trebuie să poată interveni.
Ce obțineți
Muncă făcută, nu doar răspunsuri
Agenți care finalizează muncă în mai mulți pași prin sistemele dumneavoastră, non-stop, nu doar răspund la întrebări.
Fiecare acțiune responsabilă
Fiecare instrument pe care îl poate folosi un agent este definit, autorizat și consemnat, astfel încât acțiunile să poată fi auditate.
Oamenii la conducere
Oamenii supraveghează agenții și intervin la excepții, fără a aproba fiecare pas de rutină.
Calitate și cost sub control
Calitatea, erorile și consumul de tokeni măsurate pentru fiecare agent, cu limite care opresc costurile scăpate de sub control.
Ce livrăm
Fluxuri multi-agent cu supraveghere umană
Agenți care împart o sarcină, fiecare cu un rol îngust, rulând non-stop. În modelul human-on-the-loop (HOTL), oamenii urmăresc lucrarea și tratează excepțiile.
Servere MCP și folosirea instrumentelor enterprise
Servere Model Context Protocol (MCP) și WebMCP care dau agenților acces îngust și consemnat la API-urile, bazele de date și instrumentele dumneavoastră interne, cu execuție deterministă a instrumentelor.
Interoperabilitate A2A și plăți AP2
Agent2Agent (A2A) permite agenților dumneavoastră să delege lucru agenților din alte sisteme. Agent Payments Protocol (AP2) permite unui agent să plătească în baza unui mandat criptografic pe care îl aprobați.
AgentOps
Telemetrie, evaluare, bariere împotriva halucinațiilor și control al costului tokenilor pentru fiecare agent, astfel încât să vedeți ce a făcut fiecare, cât de bine și cu ce cost.
Cum funcționează
Fiecare apel de instrument este determinist și auditabil criptografic. Telemetria, evaluarea și barierele AgentOps rulează pentru fiecare agent, cu supraveghere umană pentru excepții.
Alegerea fluxului
Alegem un flux cu un rezultat de business clar și convenim ce pași fac agenții, ce pași păstrează oamenii și unde trebuie să aprobe oamenii.
Definirea instrumentelor
Expunem sistemele de care au nevoie agenții prin servere MCP, fiecare instrument cu propriile permisiuni, intrări și jurnalizare.
Construire și evaluare
Construim agenții și îi testăm pe cazuri reale, notând acuratețea, erorile și costul înainte ca cineva să se bazeze pe ei.
Configurarea supravegherii
Oferim echipei dumneavoastră o vedere asupra a ce fac agenții, alerte la excepții și o modalitate de a suspenda sau anula orice agent.
Lansare și operare
Lansăm în etape, monitorizăm calitatea și consumul de tokeni și extindem agenții la pași noi odată ce primii se dovedesc.
Tehnologii și standarde
Agenții lucrează prin standarde deschise: MCP și WebMCP pentru accesul la instrumente, A2A pentru delegarea între agenți și AP2 pentru plăți. Ecosistemele sunt construite pe standardele Linux Foundation și FIDO.
- Framework-uri
- FastAPI
- IA și învățare automată
- LangChain
- LlamaIndex
- Metode și practici
- Supraveghere human-on-the-loop (HOTL)
- Telemetrie și evaluare AgentOps
- Bariere împotriva halucinațiilor
- Controlul costului tokenilor
Cum să începeți
Majoritatea clienților încep cu dovada de concept agentică suverană: un flux multi-agent funcțional, conectat la instrumentele dumneavoastră interne într-o rețea privată.
Ce se întâmplă în continuare
Convenirea unei ore
Echipa noastră vă scrie prin e-mail pentru a conveni o oră pentru sesiune.
Sesiune de preconsultanță
O sesiune online gratuită de preconsultanță de 30 de minute: trecem în revistă obiectivele, sistemele și constrângerile dumneavoastră.
Evaluarea de pregătire
Într-o evaluare de pregătire gratuită în 48 de ore, un arhitect principal verifică proiectul dumneavoastră față de definiția „pregătit” în 6 puncte și recomandă traseul potrivit.
Alegerea traseului
Proiectele cu scop definit primesc o propunere fermă în 3–5 zile lucrătoare. Proiectele aflate în faza de concept încep în Blueprint Studio. Un sistem live care eșuează, nu este documentat sau are nevoie de integrare începe cu un diagnostic de 1–2 săptămâni. Blueprint Studio și diagnosticul au fiecare un tarif fix, cotat în propunere.
Echipe de produs native IA
Poduri multifuncționale administrate, formate din ingineri seniori, dotate cu cadre agentice de programare și de QA.
Proiecte cu rezultat fix și servicii administrate non-stop
Livrare cu scop fix, organizată pe etape, cu responsabili de livrare numiți, și servicii administrate pentru aplicații non-stop, sub guvernanță SLA.
Cea mai rapidă intrare este pachetul POC agentic suveran (MCP, A2A, GraphRAG), unul dintre pachetele noastre de colaborare rapidă.
De unde să începețiÎntrebări și răspunsuri
Prin ce diferă un sistem multi-agent de un chatbot?
Un chatbot răspunde la întrebări. Un agent acționează: citește înregistrări, apelează sistemele dumneavoastră și finalizează pași dintr-un proces. Un sistem multi-agent împarte o sarcină mai mare între agenți cu roluri înguste, care sunt mai ușor de testat și controlat.
Ce sunt MCP, A2A și AP2?
Sunt protocoale deschise pentru agenții IA. Model Context Protocol (MCP) conectează un agent la instrumente și date. Agent2Agent (A2A) permite agenților din sisteme diferite să delege lucru. Agent Payments Protocol (AP2) permite unui agent să plătească în baza unui mandat pe care îl semnați.
Cum împiedicați un agent să facă ceva ce nu ar trebui?
Un agent poate acționa doar prin instrumentele pe care le definim pentru el, fiecare cu propriile permisiuni și limite. Fiecare apel este consemnat. Barierele verifică intrările și ieșirile, iar pașii care implică risc așteaptă aprobarea unei persoane.
Ce înseamnă human-on-the-loop?
În modelul human-in-the-loop (HITL), o persoană aprobă fiecare pas. În modelul human-on-the-loop (HOTL), agenții rulează pașii de rutină în timp ce oamenii supraveghează, primesc alerte și intervin la excepții. Convenim cu dumneavoastră ce pași necesită ce.
Cum știți că agenții sunt suficient de precisi?
Construim un set de evaluare din cazuri reale, cu rezultatele așteptate. Fiecare agent este notat pe el înainte de lansare și după fiecare modificare a prompturilor, modelelor sau instrumentelor. Convenim pragul și nu lansăm sub el.
Cum țineți costurile cu tokenii sub control?
AgentOps măsoară tokenii folosiți de fiecare agent și fiecare pas. Stabilim limite pe sarcină, stocăm în cache munca repetată și trimitem pașii de rutină către modele mai mici. Cheltuielile sunt raportate, astfel încât un flux care devine costisitor este văzut din timp.
Pot agenții să ruleze fără ca datele noastre să părăsească mediul nostru?
Da. Agenții, instrumentele și modelele pot rula în centrul dumneavoastră de date sau într-o rețea privată pe un cloud suveran regional. Practica noastră de LLM-uri suverane găzduiește modelele acolo.
Cine deține agenții pe care îi construiți?
Dumneavoastră. Codul, prompturile, definițiile instrumentelor și seturile de evaluare pe care le producem pentru dumneavoastră vă aparțin odată ce fiecare etapă este plătită. Modelele comerciale rămân sub propriii termeni de licență, pe care vi le listăm.
Începeți cu o conversație, nu cu un contract.
Spuneți-ne ce trebuie să construiți, să conectați sau să securizați. Un arhitect parcurge totul împreună cu dumneavoastră, apoi recomandă de unde să începeți.