AIESCU
Produkční AI nasazená za 4 týdny.
Vytvoříme ji pro váš startup, nebo vás naučíme postavit si ji s Claude Code. Jeden vývojář řídí souběžně agenty a ručí za výsledek.
99.9%
dostupnost API na produkční platformě klienta
10×
snížení nákladů klienta na infrastrukturu
93%
přesnost vyhledávání v produkční dokumentové AI klienta (hlídaná přes CI)
15+
let nasazování produkčního softwaru
Potřebujete hotové řešení? Začněte vlevo. Chcete se to naučit? Začněte vpravo.
UDĚLÁME ZA VÁS
Vytvoříme vaši produkční AI.
- RAG v produkci za 4 týdny
- Agenti s eval CI + ochrannými prvky
- Pipeline pro příjem dokumentů
UDĚLEJTE SAMI
Naučte se nasazovat s Claude Code.
- Dvoudenní intenzivní kurz
- Šestitýdenní program AI inženýrství
- Doživotní přístup + knihovna dovedností
Zvolte „Uděláme za vás“, pokud…
- Potřebujete rychle do produkce bez náboru AI týmu
- Raději chcete vlastnit hotový systém než ho stavět
- Už teď máte skutečná data a skutečný problém
Zvolte „Udělejte sami“, pokud…
- Jste vývojář a chcete si řešení postavit sami
- Chcete dlouhodobé dovednosti, ne jen hotovou dodávku
- Vyhovuje vám vlastní tempo a doživotní přístup
- RAG + sada agentů v provozu za 4 týdny
- Eval CI hlídá každý PR
- Pozorovatelnost od prvního dne
- Zadání je otevřené ke kontrole
Naše zásady · LLMs v produkci
10 zásad, jak nasadit AI do produkce bez plýtvání penězi
Co jsme se naučili při tvorbě s LLMs. Každý projekt i kurz se těmito zásadami řídí.
- 01
Přísná specifikace, pružný kód.
Stránka funkční specifikace má cenu týdne kódu na vyhození. Když je specifikace chybná, LLMs urychlí špatnou věc.
- 02
Evaly před voláním modelu.
Nejprve napište eval, který selže. Bez jasné hranice úspěchu nemáte produkt, ale věčný prototyp.
- 03
Nástroje porážejí prompty.
Nástroj o 20 řádcích s přísným schématem porazí systémový prompt o 2 000 tokenech. Model se vzpamatuje z chybného volání nástroje, ale ne z nejasného pokynu.
- 04
Kešujte důsledně, směrujte nekompromisně.
Mezipaměť promptů, embeddingů a odpovědí. Levný model směruje, drahý tvoří. 80 % účtu způsobuje špatný model při špatném volání.
- 05
Monolit pro LLMs, mikroslužby pro lidi.
LLMs přečtou monolit rychleji než síť 12 služeb. Když systém rozdělíte příliš brzy, ztratíte jejich největší výhodu: schopnost pojmout celý systém najednou.
- 06
Vybírejte kontext, neleštěte prompt.
Model je jen tak dobrý jako obsah jeho okna. Odstraňte každý token, který není faktem, příkladem nebo omezením.
- 07
Důkazy, ne tvrzení.
Každé „funguje to“ znamená běh testu, řádek evaluace nebo řádek v logu git. Dojmy software nenasadí.
- 08
Kontrola subagentem = 2 fáze.
Hledač + oponentní ověřovatel. Jeden agent se sebejistě mýlí; dva nesouhlasící agenti si vynutí pravdu.
- 09
Režim manažera: 5 → 1.
Jeden operátor řídící 5 souběžných agentů zvládne práci dřívějšího týmu. Oddělené proudy, asynchronní práce, zdokumentovaná předání.
- 10
Hrající trenér.
Ve stejný den nasazujte kód i kontrolujte agenty. Umění spočívá v poznání, zda dnes usednout ke klávesnici, nebo řídit ostatní.