Tworzenie agentów AI

Budowanie niestandardowych agentów AI

Tworzenie inteligentnych agentów, które działają autonomicznie i efektywnie współpracują w Twoich systemach. Nasze podejście łączy sprawdzone wzorce architektoniczne z najnowszymi możliwościami AI.

Agenci gotowi do MCP

Buduj agentów, którzy znają Model Context Protocol—standard komunikacji AI-to-AI. Bezproblemowa integracja z Claude, GPT i innymi LLM. Definiuj niestandardowe narzędzia, zarządzaj skomplikowanymi promptami, obsługuj rozmowy wieloturowe z pełną świadomością kontekstu.

Orkiestratory wieloagentowe

Koordynuj zespoły specjalistów agentów do rozwiązywania złożonych problemów. Agenci-routery kierują zadania, specjaliści je wykonują, agenci-agregatery łączą wyniki. Architektujemy wzorce orkiestracji dla:

• Przepływy hierarchiczne: Agenci-superwizorzy zarządzają delegowaniem zadań
• Zespoły kolaboratywne: Agenci dzielą wiedzę i głosują nad decyzjami
• Wzorce konkurencyjne: Wielu agentów rozwiązuje ten sam problem, wygrywa najlepsze rozwiązanie
• Przepływy oparte na grafach: Warunkowe routing, pętle i dynamiczne generowanie zadań

Edge AI na Raspberry Pi i IoT

Wdrażaj inteligentnych agentów na urządzeniach o ograniczonych zasobach. Doskonałe dla fabryk, inteligentnych domów i operacji polowych. Optymalizujemy modele, wdrażamy lokalne wnioskowanie i zarządzamy cloudowymi fallbackami w razie potrzeby.

Komunikacja A2A

Agenci, którzy asynchronicznie wywołują innych agentów. Obsługa błędów, logika ponawiania, zarządzanie timeout'ami i wdzięczna degradacja wbudowane. Każdy agent utrzymuje swój stan i może działać niezależnie lub jako część większego systemu.

Agenci zasilani RAG

Agenci z dostępem do Twoich baz wiedzy. Wyszukiwanie semantyczne, przeranking i ugruntowanie faktów zapewniają dokładne odpowiedzi świadome kontekstu. Łączymy wyszukiwanie wektorowe z logiką biznesową dla wiarygodnej automatyzacji.

Stos technologiczny

• Języki: Python 3.11+
• Frameworki: Django, FastAPI, LangChain
• Modele AI: Claude API, OpenAI API, Anthropic SDK
• Protokoły: MCP SDK, REST, WebSockets
• Dane: pgvector, Qdrant, Redis
• Wdrażanie: Docker, Kubernetes, Raspberry Pi OS

Studium przypadku: Jeeves

Wielodostępna platforma asystentów AI B2B. Setki agentów specyficznych dla klientów działa równolegle, każdy z niestandardowymi narzędziami i bazami wiedzy. Centralny orkiestrator zarządza alokacją zasobów, monitorowaniem i optymalizacją kosztów. Agenci obsługują zapytania dotyczące sprzedaży, wsparcie techniczne i automatyzację procesów 24/7.

Co jest zawarte

• Projektowanie architektury i wybór wzorców
• Implementacja agenta z obsługą MCP
• Logika orkiestracji i routing zadań
• Definicja narzędzi i integracja
• Zarządzanie stanem i systemy pamięci
• Obsługa błędów i odzyskiwanie
• Monitorowanie, logowanie i obserwacyjność
• Testowanie i potoki wdrażania

Koszt: $8K-15K w zależności od złożoności, rozmiaru zespołu i potrzeb infrastruktury.