AIESCU
Produktions-AI, levererad på 4 veckor.
Vi bygger den åt ditt startupbolag eller lär dig att bygga den själv med Claude Code. En utvecklare driver agenter parallellt och ansvarar för resultatet.
99.9%
API-tillgänglighet på en kunds produktionsplattform
10×
lägre infrastrukturkostnader för en kund
93%
sökprecision i en kunds dokument-AI i produktion (CI-kontrollerad)
15+
års erfarenhet av att leverera produktionsmjukvara
Behöver du få den levererad? Börja till vänster. Vill du lära dig? Börja till höger.
VI BYGGER ÅT DIG
Vi bygger din produktions-AI.
- RAG i produktion på 4 veckor
- Agenter med eval CI + skyddsräcken
- Pipelines för dokumentinläsning
BYGG SJÄLV
Lär dig leverera med Claude Code.
- Intensivkurs på 2 dagar
- 6-veckorsprogram för AI-utvecklare
- Livslång åtkomst + färdighetsbibliotek
Välj helhetsleverans om…
- Du snabbt behöver komma i produktion utan att anställa ett AI-team
- Du hellre äger det färdiga systemet än bygger det
- Du har riktiga data och ett verkligt problem redan nu
Välj att bygga själv om…
- Du är utvecklare och vill bygga det själv
- Du vill ha långsiktiga färdigheter, inte bara en leverans
- Du föredrar egen takt med livslång åtkomst
- RAG + agentstack i drift på 4 veckor
- Eval CI kontrollerar varje PR
- Observerbarhet från dag ett
- Teknisk beskrivning öppen för granskning
Principerna vi följer · LLMs i produktion
10 principer för att få AI i produktion utan att bränna pengar
Det här har vi lärt oss av att bygga med LLMs. Varje projekt och kurs följer principerna.
- 01
Strikt specifikation, följsam kod.
En sida med en fungerande specifikation är värd en veckas kod som kastas bort. Om specifikationen är fel får LLMs fart på fel arbete.
- 02
Evals före modellanropet.
Skriv den underkända evalen först. Utan en tydlig godkännandegräns har du ingen produkt, bara en evig prototyp.
- 03
Verktyg slår promptar.
Ett verktyg på 20 rader med ett strikt schema slår en systemprompt på 2 000 tokens. Modellen kan återhämta sig efter ett felaktigt verktygsanrop, men inte efter en vag instruktion.
- 04
Cachelagra aggressivt, routa skoningslöst.
Promptcache, embeddingcache, svarscache. Billig modell routar, dyr modell producerar. 80% av kostnaden är fel modell för fel anrop.
- 05
Monolit för LLMs, mikrotjänster för människor.
LLMs läser en monolit snabbare än ett nät av 12 tjänster. Delar du upp för tidigt förlorar du deras främsta styrka: att hålla hela systemet i huvudet samtidigt.
- 06
Välj ut kontexten, putsa inte prompten.
Modellen är bara så bra som innehållet i dess kontextfönster. Ta bort varje token som inte är ett faktum, exempel eller villkor.
- 07
Bevis, inte påståenden.
Varje ”det fungerar” motsvaras av en testkörning, en evalrad eller en rad i git-loggen. Magkänsla levererar inga produkter.
- 08
Subagentgranskning = 2 steg.
Sökare + kritisk verifierare. En agent har självsäkert fel; två oeniga agenter tvingar fram sanningen.
- 09
Chefsläge: 5 → 1.
En operatör som leder 5 parallella agenter levererar det som tidigare krävde ett team. Separata arbetsspår, asynkront arbete, dokumenterade överlämningar.
- 10
Spelande tränare.
Leverera kod och granska agenter samma dag. Färdigheten är att avgöra om dagen kräver händer på tangentbordet eller koordinering.