Multiagentsystem och protokoll
AI-agenter som utför verkligt arbete i dina system, under regler du sätter och med människor som övervakar dem
Chattbottar svarar på frågor; arbetet väntar fortfarande på människor
De flesta AI-piloter stannar vid ett chattfönster. Den verkliga kostnaden ligger i arbete som går över systemgränser: kontrollera en begäran, slå upp uppgifter, uppdatera ERP-systemet och meddela kunden.
Att ge en AI-modell öppen åtkomst till de systemen är inte ett alternativ för en reglerad verksamhet. Varje åtgärd måste vara tillåten, loggad och förklarbar, och en människa måste kunna gripa in.
Vad du får
Arbete utfört, inte bara svar
Agenter som slutför arbete i flera steg över dina system dygnet runt, inte bara svarar på frågor.
Varje åtgärd spårbar
Varje verktyg en agent får använda är definierat, behörighetssatt och loggat, så att åtgärder kan granskas.
Människor som ansvarar
Människor övervakar agenterna och griper in vid undantag, utan att godkänna varje rutinsteg.
Kvalitet och kostnad under kontroll
Kvalitet, fel och tokenförbrukning mäts för varje agent, med gränser som stoppar skenande kostnader.
Vad vi levererar
Multiagentarbetsflöden med övervakning enligt human-on-the-loop
Agenter som delar en uppgift, var och en med en snäv roll, och som kör dygnet runt. Under övervakning enligt human-on-the-loop (HOTL) följer människor arbetet och hanterar undantagen.
MCP-servrar och användning av företagsverktyg
Servrar för Model Context Protocol (MCP) och WebMCP som ger agenterna snäv, loggad åtkomst till dina API:er, databaser och interna verktyg, med deterministisk verktygskörning.
A2A-samverkan och AP2-betalningar
Agent2Agent (A2A) låter dina agenter delegera arbete till agenter i andra system. Agent Payments Protocol (AP2) låter en agent betala enligt ett kryptografiskt mandat som du godkänner.
AgentOps
Telemetri, utvärdering, skyddsräcken mot hallucinationer och kontroll av tokenkostnader för varje agent, så att du kan se vad var och en gjorde, hur bra och till vilken kostnad.
Hur det fungerar
Varje verktygsanrop är deterministiskt och kryptografiskt granskningsbart. AgentOps-telemetri, utvärdering och skyddsräcken körs för varje agent, med övervakning enligt human-on-the-loop för undantagen.
Välj arbetsflödet
Vi väljer ett arbetsflöde med ett tydligt affärsresultat och kommer överens om vilka steg agenterna tar, vilka människor behåller och var människor måste godkänna.
Definiera verktygen
Vi exponerar systemen som agenterna behöver via MCP-servrar, där varje verktyg har egna behörigheter, indata och loggning.
Bygg och utvärdera
Vi bygger agenterna och testar dem mot verkliga fall, och mäter träffsäkerhet, fel och kostnad innan någon förlitar sig på dem.
Sätt upp övervakning
Vi ger ditt team en vy över vad agenterna gör, larm vid undantag och ett sätt att pausa eller åsidosätta vilken agent som helst.
Release och drift
Vi släpper i etapper, följer kvalitet och tokenförbrukning och utökar agenterna till nya steg när de första har visat sig fungera.
Tekniker och standarder
Agenterna arbetar via öppna standarder: MCP och WebMCP för verktygsåtkomst, A2A för delegering mellan agenter och AP2 för betalningar. Ekosystemen bygger på standarder från Linux Foundation och FIDO.
- Rammverk
- FastAPI
- AI och maskininlärning
- LangChain
- LlamaIndex
- Metoder och arbetssätt
- Övervakning enligt human-on-the-loop (HOTL)
- AgentOps-telemetri och utvärdering
- Skyddsräcken mot hallucinationer
- Kontroll av tokenkostnader
Så börjar du
De flesta kunder börjar med en suverän agentisk proof of concept: ett fungerande multiagentarbetsflöde kopplat till dina interna verktyg i ett privat nät.
Vad som händer härnäst
Vi enas om en tid
Vårt team mejlar dig för att enas om en tid för samtalet.
Förberedande samtal
En kostnadsfri förkonsultation online i 30 minuter: vi går igenom dina mål, system och begränsningar.
Mognadsgenomgång
I en kostnadsfri mognadsgenomgång på 48 timmar prövar en ledande arkitekt ditt projekt mot de sex kriterierna för Definition of Ready och rekommenderar det spår som passar.
Val av spår
Projekt med tydlig omfattning får ett bindande förslag inom 3 till 5 arbetsdagar. Projekt i konceptfasen börjar i Blueprint Studio. Ett system i drift som fallerar, är odokumenterat eller behöver integreras börjar med en diagnostik på 1 till 2 veckor. Blueprint Studio och diagnostiken har var sitt fasta pris som anges i förslaget.
AI-native produktteam
Hanterade, tvärfunktionella team av seniora ingenjörer, utrustade med agentiska arbetsmiljöer för kodning och QA.
Projekt med fastställt resultat och förvaltade tjänster dygnet runt
Leverans med fast omfattning och milstolpar under namngivna leveransansvariga, samt förvaltade applikationstjänster dygnet runt under SLA-styrning.
Den snabbaste vägen in är paketet Suverän agentisk POC (MCP, A2A, GraphRAG), ett av våra snabba uppdragspaket.
Var du kan börjaFrågor och svar
Vad skiljer ett multiagentsystem från en chattbot?
En chattbot svarar på frågor. En agent vidtar åtgärder: den läser uppgifter, anropar dina system och slutför steg i en process. Ett multiagentsystem delar en större uppgift mellan agenter med snäva roller, vilket gör dem lättare att testa och kontrollera.
Vad är MCP, A2A och AP2?
Det är öppna protokoll för AI-agenter. Model Context Protocol (MCP) kopplar en agent till verktyg och data. Agent2Agent (A2A) låter agenter i olika system delegera arbete. Agent Payments Protocol (AP2) låter en agent betala enligt ett mandat som du signerar.
Hur hindras en agent från att göra något den inte bör?
En agent kan bara agera genom de verktyg vi definierar för den, var och en med egna behörigheter och gränser. Varje anrop loggas. Skyddsräcken kontrollerar indata och utdata, och steg som innebär risk väntar på att en människa godkänner dem.
Vad innebär human-on-the-loop?
Vid arbete enligt human-in-the-loop (HITL) godkänner en människa varje steg. Vid arbete enligt human-on-the-loop (HOTL) kör agenterna rutinstegen medan människor övervakar, tar emot larm och griper in vid undantag. Vi kommer överens med dig om vilka steg som behöver vilket.
Hur vet man att agenterna är tillräckligt träffsäkra?
Vi bygger en utvärderingsuppsättning av verkliga fall med förväntade resultat. Varje agent poängsätts mot den före release och efter varje ändring av promptar, modeller eller verktyg. Du fastställer tröskeln, och vi släpper inte under den.
Hur hålls tokenkostnaderna under kontroll?
AgentOps mäter de tokens som varje agent och varje steg använder. Vi sätter gränser per uppgift, cachar upprepat arbete och skickar rutinsteg till mindre modeller. Förbrukningen rapporteras, så att ett arbetsflöde som blir dyrt upptäcks tidigt.
Kan agenterna köras utan att våra data lämnar vår miljö?
Ja. Agenterna, verktygen och modellerna kan köras i ditt eget datacenter eller i ett privat nät på ett regionalt suveränt moln. Vårt expertisområde för suveräna LLM:er driftar modellerna där.
Vem äger agenterna som byggs?
Det gör du. Kod, promptar, verktygsdefinitioner och utvärderingsuppsättningar som vi tar fram för dig är dina när varje milstolpe är betald. Kommersiella modeller omfattas fortfarande av sina egna licensvillkor, som vi listar för dig.
Börja med ett samtal, inte ett avtal.
Berätta vad du behöver bygga, koppla samman eller skydda. En arkitekt går igenom det med dig och rekommenderar sedan var du ska börja.