AIESCU
Produktionsklar AI, leveret på 4 uger.
Vi bygger den til din startup eller lærer dig at bygge den selv med Claude Code. Én udvikler styrer agenter parallelt og står på mål for resultatet.
99.9%
API-oppetid på en kundes produktionsplatform
10×
reduktion af en kundes infrastrukturomkostninger
93%
søgepræcision i en kundes dokument-AI i produktion (sikret via CI)
15+
år med levering af produktionssoftware
Skal det leveres? Start til venstre. Vil du lære det? Start til højre.
VI GØR DET FOR DIG
Vi bygger din produktionsklare AI.
- RAG i produktion på 4 uger
- Agenter med eval CI + sikkerhedsbarrierer
- Pipelines til dokumentindlæsning
GØR DET SELV
Lær at levere med Claude Code.
- Intensivt 2-dagesforløb
- 6-ugers AI-ingeniørforløb
- Livslang adgang + kompetencebibliotek
Vælg „Vi gør det for dig“, hvis …
- Du skal hurtigt i produktion uden at ansætte et AI-team
- Du vil hellere eje det færdige system end bygge det
- Du har reelle data og et reelt problem lige nu
Vælg „Gør det selv“, hvis …
- Du er udvikler og vil bygge det selv
- Du vil have varige kompetencer, ikke blot en leverance
- Du foretrækker eget tempo og livslang adgang
- RAG + agent-stack i drift på 4 uger
- Eval CI kontrollerer hver PR
- Observerbarhed fra første dag
- Oplægget er åbent for gennemsyn
Vores principper · LLMs i produktion
10 principper for at sætte AI i produktion uden at brænde penge af
Det har vi lært af at bygge med LLMs. Alle projekter og kurser følger principperne.
- 01
Stram specifikation, fleksibel kode.
Én side med en brugbar specifikation er en uges smid-væk-kode værd. Hvis specifikationen er forkert, sætter LLMs fart på det forkerte.
- 02
Evals før modelkaldet.
Skriv først den eval, der fejler. Uden en bestågrænse har du ikke et produkt, men en evig prototype.
- 03
Værktøjer slår prompts.
Et værktøj på 20 linjer med et stramt skema slår en system-prompt på 2.000 tokens. Modellen kan rette op på et forkert værktøjskald, men ikke på en vag instruktion.
- 04
Cache offensivt, rout kompromisløst.
Prompt-cache, embedding-cache og svar-cache. Den billige model router; den dyre producerer. 80 % af regningen skyldes den forkerte model ved det forkerte kald.
- 05
Monolit til LLMs, mikrotjenester til mennesker.
LLMs læser en monolit hurtigere end et net af 12 tjenester. Deler du for tidligt, mister du deres største styrke: at rumme hele systemet på én gang.
- 06
Udvælg konteksten, puds ikke prompten.
Modellen er kun så god som indholdet i vinduet. Fjern hver token, der ikke er et faktum, et eksempel eller en begrænsning.
- 07
Dokumentation, ikke påstande.
Hvert „det virker“ er en testkørsel, en eval-række eller en linje i git-loggen. Mavefornemmelser leverer ikke software.
- 08
Subagent-review = 2 trin.
Finder + kritisk kontrollør. Én agent tager selvsikkert fejl; to uenige agenter tvinger sandheden frem.
- 09
Manager-tilstand: 5 → 1.
Én operatør, der styrer 5 parallelle agenter, leverer det, der før krævede et team. Arbejdsspor, asynkronitet og dokumenterede overdragelser.
- 10
Spillende træner.
Levér kode og gennemgå agenter samme dag. Kunsten er at se, om dagen kræver hænder på tastaturet eller orkestrering.