AIESCU
AI siap produksi dalam 4 minggu.
Kami membangunnya untuk startup Anda, atau mengajari Anda membangunnya sendiri dengan Claude Code. Satu engineer menjalankan agen secara paralel dan bertanggung jawab atas hasilnya.
99.9%
ketersediaan API di platform produksi klien
10×
penurunan biaya infrastruktur klien
93%
akurasi retrieval pada AI dokumen produksi klien (dikawal CI)
15+
tahun menghadirkan perangkat lunak ke produksi
Perlu segera diluncurkan? Mulai dari kiri. Ingin belajar? Mulai dari kanan.
KAMI KERJAKAN
Kami membangun AI produksi Anda.
- RAG masuk produksi dalam 4 minggu
- Agen dengan eval CI + pagar pengaman
- Pipeline ingest dokumen
KERJAKAN SENDIRI
Pelajari cara meluncurkannya dengan Claude Code.
- Intensif 2 hari
- Program AI engineer 6 minggu
- Akses seumur hidup + pustaka keterampilan
Pilih layanan kami jika…
- Anda perlu segera masuk produksi tanpa merekrut tim AI
- Anda lebih suka memiliki sistem jadi daripada membangunnya
- Anda sudah punya data nyata dan masalah nyata saat ini
Pilih kerjakan sendiri jika…
- Anda engineer yang ingin membangunnya sendiri
- Anda menginginkan keterampilan jangka panjang, bukan sekadar hasil jadi
- Anda lebih suka belajar mandiri dengan akses seumur hidup
- Stack RAG + agen aktif dalam 4 minggu
- Eval CI mengawal setiap PR
- Observabilitas sejak hari pertama
- Ringkasan terbuka untuk ditinjau
Prinsip kami · LLMs di produksi
10 hukum meluncurkan AI ke produksi tanpa menghamburkan biaya
Pelajaran kami saat membangun dengan LLMs. Setiap proyek dan kursus mengikuti prinsip ini.
- 01
Spesifikasi ketat, kode lentur.
Satu halaman spesifikasi yang matang lebih berharga daripada seminggu menulis kode buangan. LLMs mempercepat hal yang salah jika spesifikasinya keliru.
- 02
Evals sebelum memanggil model.
Tulis eval yang gagal terlebih dahulu. Tanpa ambang kelulusan, Anda tidak punya produk, melainkan prototipe abadi.
- 03
Alat mengalahkan prompt.
Alat 20 baris dengan skema ketat mengalahkan prompt sistem 2.000 token. Model dapat pulih dari panggilan alat yang salah; tidak dari instruksi yang samar.
- 04
Cache agresif, routing tanpa ampun.
Cache prompt, cache embedding, cache respons. Model murah melakukan routing; model mahal menghasilkan. 80% tagihan berasal dari model yang salah pada panggilan yang salah.
- 05
Monolit untuk LLMs, microservices untuk manusia.
LLMs membaca monolit lebih cepat daripada mesh 12 layanan. Pecah terlalu dini dan Anda kehilangan keunggulan utama mereka: memahami seluruh sistem sekaligus.
- 06
Kurasi konteks, jangan poles prompt.
Model hanya sebaik isi jendelanya. Pangkas setiap token yang bukan fakta, contoh, atau batasan.
- 07
Bukti, bukan klaim.
Setiap ‘berfungsi’ harus berupa eksekusi tes, baris eval, atau baris log git. Perasaan saja tidak bisa diluncurkan.
- 08
Tinjauan subagen = 2 tahap.
Pencari + pemeriksa adversarial. Satu agen bisa salah dengan percaya diri; dua agen yang berseberangan memaksa kebenaran muncul.
- 09
Mode manajer: 5 → 1.
Satu operator yang mengorkestrasi 5 agen paralel menghasilkan pekerjaan yang dahulu membutuhkan satu tim. Jalur kerja, asinkron, serah terima terdokumentasi.
- 10
Pemain sekaligus pelatih.
Kirim kode dan tinjau agen pada hari yang sama. Keahliannya adalah membaca apakah hari ini perlu turun langsung menulis kode atau mengorkestrasi.