AIESCU
AI produkcyjne, wdrożone w 4 tygodnie.
Zbudujemy je dla Twojego startupu albo nauczymy Cię tworzyć je samodzielnie z Claude Code. Jeden inżynier prowadzi równolegle agentów i odpowiada za wynik.
99.9%
dostępność API na platformie produkcyjnej klienta
10×
obniżone koszty infrastruktury klienta
93%
trafność wyszukiwania w produkcyjnym systemie dokumentowej AI klienta (kontrolowana przez CI)
15+
lat doświadczenia we wdrażaniu oprogramowania produkcyjnego
Potrzebujesz wdrożenia? Zacznij po lewej. Chcesz się nauczyć? Zacznij po prawej.
ZROBIMY TO ZA CIEBIE
Zbudujemy Twoją produkcyjną AI.
- RAG na produkcji w 4 tygodnie
- Agenci z eval CI + zabezpieczeniami
- Potoki przetwarzania dokumentów
ZRÓB TO SAM
Naucz się wdrażać z Claude Code.
- 2-dniowy kurs intensywny
- 6-tygodniowy program inżyniera AI
- Dożywotni dostęp + biblioteka umiejętności
Wybierz usługę kompleksową, jeśli…
- Potrzebujesz szybkiego wdrożenia bez zatrudniania zespołu AI
- Wolisz być właścicielem gotowego systemu, niż samodzielnie go budować
- Masz teraz prawdziwe dane i realny problem
Wybierz samodzielną naukę, jeśli…
- Jesteś inżynierem i chcesz zbudować system samodzielnie
- Chcesz zdobyć umiejętności na lata, a nie tylko gotowy rezultat
- Wolisz własne tempo i dożywotni dostęp
- RAG + stos agentów działa w 4 tygodnie
- Eval CI kontroluje każdy PR
- Obserwowalność od pierwszego dnia
- Opis techniczny dostępny do wglądu
Zasady, którymi się kierujemy · LLMs na produkcji
10 zasad wdrażania AI na produkcję bez przepalania budżetu
Tego nauczyliśmy się, budując z LLMs. Stosujemy te zasady w każdym projekcie i kursie.
- 01
Twarda specyfikacja, miękki kod.
Strona wykonalnej specyfikacji jest warta tydzień kodu do wyrzucenia. Jeśli specyfikacja jest błędna, LLMs przyspieszają niewłaściwą pracę.
- 02
Ewaluacje przed wywołaniem modelu.
Najpierw napisz nieprzechodzącą ewaluację. Bez progu zaliczenia nie masz produktu, tylko wieczny prototyp.
- 03
Narzędzia wygrywają z promptami.
20-wierszowe narzędzie ze ścisłym schematem wygrywa z promptem systemowym na 2 000 tokenów. Model naprawi błędne wywołanie narzędzia, ale nie niejasną instrukcję.
- 04
Agresywnie buforuj, bezlitośnie kieruj.
Pamięć podręczna promptów, embeddingów i odpowiedzi. Tani model kieruje, drogi tworzy. 80% rachunku to niewłaściwy model przy niewłaściwym wywołaniu.
- 05
Monolit dla LLMs, mikroserwisy dla ludzi.
LLMs czytają monolit szybciej niż siatkę 12 usług. Zbyt wczesny podział odbiera im największą zaletę: zdolność objęcia całego systemu naraz.
- 06
Selekcjonuj kontekst, nie szlifuj promptu.
Model jest tak dobry, jak zawartość jego okna kontekstowego. Usuń każdy token, który nie jest faktem, przykładem ani ograniczeniem.
- 07
Dowody, nie deklaracje.
Każde „działa” oznacza przebieg testu, wiersz ewaluacji lub wpis w logu git. Na wyczucie niczego nie wdrożysz.
- 08
Przegląd subagenta = 2 etapy.
Poszukiwacz + krytyczny weryfikator. Jeden agent pewnie się myli; dwa niezgodne ze sobą agenty wymuszają dojście do prawdy.
- 09
Tryb menedżera: 5 → 1.
Jeden operator koordynujący 5 równoległych agentów dostarcza to, do czego dawniej potrzeba było zespołu. Osobne tory pracy, asynchroniczność, udokumentowane przekazania.
- 10
Grający trener.
Wdrażaj kod i przeglądaj pracę agentów tego samego dnia. Klucz to rozpoznać, czy dziś trzeba samemu pisać kod, czy orkiestrować pracę agentów.