AIESCU
Produksjons-AI, levert på 4 uker.
Vi bygger den for oppstartsbedriften din, eller lærer deg å bygge den selv med Claude Code. Én utvikler kjører agenter parallelt og står ansvarlig for resultatet.
99.9%
API-tilgjengelighet på en kundes produksjonsplattform
10×
reduksjon i en kundes infrastrukturkostnader
93%
gjenfinningsnøyaktighet i en kundes dokument-AI i produksjon (CI-kontrollert)
15+
år med levering av produksjonsprogramvare
Trenger du den levert? Start til venstre. Vil du lære? Start til høyre.
VI BYGGER FOR DEG
Vi bygger din produksjons-AI.
- RAG i produksjon på 4 uker
- Agenter med eval CI + sikkerhetsmekanismer
- Dokumentinntakspipelines
BYGG SELV
Lær å levere med Claude Code.
- Intensivkurs over 2 dager
- 6-ukers program for AI-utviklere
- Livslang tilgang + ferdighetsbibliotek
Velg totalleveranse hvis …
- Du må raskt i produksjon uten å ansette et AI-team
- Du vil heller eie det ferdige systemet enn å bygge det
- Du har reelle data og et reelt problem akkurat nå
Velg å bygge selv hvis …
- Du er utvikler og vil bygge det selv
- Du ønsker varig kompetanse, ikke bare en leveranse
- Du foretrekker eget tempo med livslang tilgang
- RAG + agentstakk i drift på 4 uker
- Eval CI kontrollerer hver PR
- Observability fra første dag
- Teknisk beskrivelse åpen for innsyn
Prinsippene vi lever etter · LLMs i produksjon
10 prinsipper for å få AI i produksjon uten å svi av penger
Dette har vi lært av å bygge med LLMs. Alle leveranser og kurs følger dem.
- 01
Streng spesifikasjon, myk kode.
Én side med en gjennomførbar spesifikasjon er verdt en uke med kode som kastes. Hvis spesifikasjonen er feil, får LLMs fart på feil arbeid.
- 02
Evals før modellkallet.
Skriv den feilede evalen først. Uten en tydelig beståttgrense har du ikke et produkt, men en evig prototype.
- 03
Verktøy slår prompter.
Et verktøy på 20 linjer med et strengt skjema slår en systemprompt på 2 000 tokens. Modellen kan hente seg inn etter et feil verktøykall, men ikke etter en vag instruksjon.
- 04
Cache aggressivt, rut kompromissløst.
Promptcache, embeddingcache, svarcache. Billig modell ruter; dyr modell produserer. 80 % av regningen skyldes feil modell på feil kall.
- 05
Monolitt for LLMs, mikrotjenester for mennesker.
LLMs leser en monolitt raskere enn et nett av 12 tjenester. Deler du opp for tidlig, mister du det de er best på: å holde hele systemet i hodet samtidig.
- 06
Kurater konteksten, ikke poler prompten.
Modellen er bare så god som innholdet i kontekstvinduet. Fjern hvert token som ikke er et faktum, et eksempel eller en begrensning.
- 07
Bevis, ikke påstander.
Hver “det virker” er en testkjøring, en evalrad eller en linje i git-loggen. Magefølelse leverer ikke.
- 08
Subagentgjennomgang = 2 trinn.
Finner + kritisk kontrollør. Én agent tar selvsikkert feil; to agenter som er uenige, tvinger sannheten frem.
- 09
Ledermodus: 5 → 1.
Én operatør som orkestrerer 5 parallelle agenter, leverer det som tidligere krevde et team. Separate spor, asynkront arbeid, dokumenterte overleveringer.
- 10
Spillende trener.
Lever kode og gjennomgå agenter samme dag. Ferdigheten er å se om dagen krever hender på tastaturet eller orkestrering.