AIESCU
ИИ для продакшена — за 4 недели.
Мы создадим его для вашего стартапа или научим вас делать это самостоятельно с Claude Code. Один инженер параллельно управляет агентами и отвечает за результат.
99.9%
доступность API на продакшен-платформе клиента
10×
сокращение расходов клиента на инфраструктуру
93%
точность поиска в продакшен-системе документного ИИ клиента (под контролем CI)
15+
лет опыта запуска ПО в продакшен
Нужно запустить? Начните слева. Хотите научиться? Начните справа.
СДЕЛАЕМ ЗА ВАС
Мы создадим ваш продакшен-ИИ.
- RAG в продакшене за 4 недели
- Агенты с eval CI + защитными механизмами
- Конвейеры загрузки документов
СДЕЛАЙТЕ САМИ
Научитесь запускать с Claude Code.
- Интенсив на 2 дня
- 6-недельная программа для ИИ-инженеров
- Пожизненный доступ + библиотека навыков
Выберите решение под ключ, если…
- Вам нужно быстро выйти в продакшен, не нанимая команду ИИ
- Вы предпочитаете владеть готовой системой, а не создавать её
- У вас уже есть реальные данные и реальная задача
Выберите самостоятельную разработку, если…
- Вы инженер и хотите создать систему сами
- Вам нужны навыки на годы, а не только готовый результат
- Вы предпочитаете свой темп и пожизненный доступ
- RAG + стек агентов работает через 4 недели
- Eval CI проверяет каждый PR
- Наблюдаемость с первого дня
- Техническое описание открыто для проверки
Наши принципы · LLMs в продакшене
10 принципов запуска ИИ в продакшен без пустой траты денег
То, чему мы научились, создавая продукты с LLMs. Этим принципам следует каждый наш проект и курс.
- 01
Жёсткая спецификация, гибкий код.
Страница рабочей спецификации стоит недели одноразового кода. Если спецификация неверна, LLMs ускоряют не ту работу.
- 02
Оценки до вызова модели.
Сначала напишите непроходящую оценку. Без порога качества у вас не продукт, а вечный прототип.
- 03
Инструменты сильнее промптов.
Инструмент из 20 строк со строгой схемой сильнее системного промпта на 2 000 токенов. Модель исправится после неверного вызова инструмента, но не после расплывчатой инструкции.
- 04
Кэшируйте агрессивно, маршрутизируйте безжалостно.
Кэш промптов, эмбеддингов и ответов. Дешёвая модель маршрутизирует, дорогая — создаёт. 80% счёта — неподходящая модель для неподходящего вызова.
- 05
Монолит для LLMs, микросервисы для людей.
LLMs читают монолит быстрее, чем сеть из 12 сервисов. Разделите систему слишком рано — и потеряете их главное преимущество: способность охватить всю систему целиком.
- 06
Отбирайте контекст, а не шлифуйте промпт.
Модель настолько хороша, насколько хорош контент в её окне. Уберите каждый токен, который не является фактом, примером или ограничением.
- 07
Доказательства, а не заявления.
За каждым «работает» стоит запуск теста, строка оценки или запись в журнале git. На одних ощущениях продукт не запустишь.
- 08
Проверка субагентом = 2 этапа.
Искатель + критичный проверяющий. Один агент уверенно ошибается, а два несогласных агента помогают добраться до истины.
- 09
Режим руководителя: 5 → 1.
Один оператор, координирующий 5 параллельных агентов, выполняет работу прежней команды. Отдельные потоки, асинхронность, документированная передача задач.
- 10
Играющий тренер.
В один день выпускайте код и проверяйте агентов. Главное — понять, когда сегодня нужно писать код самому, а когда координировать.