01
直接アクセス
システムを検査し、トレードオフを指定して作業を行うエンジニアと直接話し合います。
私たちが解決するもの
ほとんどの AI 自動化が運用環境で失敗するのは、オーケストレーション、制御、運用上の現実性が後付けとして扱われたためです。
私たちは、ツールの呼び出し方法、状態の処理方法、再試行の動作、承認が挿入される場所、障害がどのように表面化するか、コストをどのように制限するかなど、導入の難しい部分に焦点を当てます。 AI ワークフローがビジネス システムに触れたり、複数のステップにわたって意思決定を行ったり、収益を生み出す製品の一部になったりする場合、導入サービスは重要です。
それは通常次のように表示されます 同時実行または実際の入力の下で崩壊するプロトタイプのみのオーケストレーション, プロンプト、決定、ツールの使用、および失敗に対するランタイムの可視性が弱い, 機密性の高いアクションやエスカレーションに関する承認のギャップ, and 長時間実行ワークフローまたは複数エージェントのワークフローにわたる状態のドリフト.
得られるもの
- オーケストレーション、状態、承認、障害処理のための本番展開設計
- トレース、ログ、イベント ストリーム、オペレーター コントロール ポイントをカバーするランタイム可視性モデル
- ツール、キュー、APIs、ワーカー、ヒューマン エスカレーションの統合ブループリント
- 危険または高コストのパスに対するガードレールとロールバック戦略
- 信頼性、セキュリティ、コスト管理に関連する発売準備チェックリスト
- 配信チームがすぐに実行できる実装ガイダンス
デプロイ層
ワークフローオーケストレーション
- ステップ設計、ツールルーティング、状態ハンドオフ、および再試行戦略
- 隠れた混乱のないマルチステップおよびマルチエージェントのフロー設計
- 同時実行性、バックプレッシャー、キュー相互作用の計画
- モデルの障害、ツールのタイムアウト、またはデータの欠落に対するフォールバック パス
ランタイム制御
- 承認ポイント、オペレーターのオーバーライド、および高リスクのアクションの境界
- 時間、トークンの使用、API 呼び出し、およびダウンストリーム アクションの実行バジェット
- プロンプト、ツールの呼び出し、状態遷移の監査証跡
- デバッグ、チューニング、インシデント対応のための可観測性フック
統合とプラットフォーム
- 内部システム、SaaS ツール、および構造化された知識ソースの統合パターン
- ユーザー、ワークフロー、エージェント間の ID と権限の境界
- 遅延、復元力、爆発半径制御のための展開トポロジのレビュー
- 環境、シークレット、リリース シーケンスの準備状況チェック
典型的な結果
- 賞賛するだけでなく、運用できる実稼働 AI システム
- 製品、エンジニアリング、運用全体にわたる明確な所有権
- ライブ ビジネス ワークフローへの AI 自動化のより安全な導入
- スケール、最適化、将来のエージェントの複雑さのための強力な基盤
02
限界のある最初のステップ
ほとんどのエンゲージメントは、膨大な範囲を保持するのではなく、レビュー、監査、プロトタイプ、または焦点を絞ったビルドから始まります。
03
証拠第一
より明確な範囲、より明確な優先順位、そして精査の下で企業が守ることができる次の動きを持って退職します。
配達
先輩主導
直接的な技術コミュニケーション
カバレッジ
AI、システム、セキュリティ
スタック全体にわたる 1 つのチーム
市場
ヨーロッパ、アメリカ、シンガポール
主要なエンジニアリングハブにわたるクライアント
個人データ
プライバシーを厳守
GDPR、英国 GDPR、CCPA/CPRA、PIPEDA、DPA/SCC 対応