Kompetence / Tuvāk
AI aģenti un automatizācija
Produkcijas AI un aģenti, pielāgoti tam, kā jūsu uzņēmums patiešām strādā — ar cilvēku katrā būtiskā ciklā.
Iespēja
Padariet nākamo soli
par labāku.
Teams lose hours moving information between tools, cleaning catalogues, assembling research and repeating checks. Most agent projects fail on scope, data and unclear approval — not on the model. We start from one real task, prototype on sample data and keep every consequential decision human.
We scope one task and its source of truth first, then define permissions, review points, evaluation checks and recovery states before any model is connected. Tool and API integrations (including MCP-style tool access) are layered in with least privilege, and output is tested against edge cases with guardrails and audit trails.
- Kopīgs darbs
- Nosaukts piegādes vadītājs + komanda
- Termiņi
- Discovery + prototype in 2–4 weeks; rollout scoped after
Ko piegādājam
Koncentrējamies uz svarīgo.
- Task, input and approval mapping
- Tool + API integrations with scoped, least-privilege permissions
- Review-first agent interfaces and audit trails
- Agent evaluation, guardrails and recovery states
Ko iegūstat
Kaut ko, ko varat uzturēt pats.
- Workflow map with scope, permissions and review points
- Working prototype on sample data
- Review, approval and audit interfaces
- Evaluation plan, integration, docs and support handover
Iepazīstiet mijiedarbību
Skatiet, kā darbplūsma norit.
Darba interfeisa demonstrācija ar parauga datiem. Izvēlieties uzdevumu, sekojiet tā gaitai un novērtējiet piedāvāto rezultātu.
See the system
think in steps.
Choose a workflow, inspect the sample input and review the proposed output. You make the final call.
Find inconsistencies in a small sample product catalogue.
Product: Wireless headphones · Category: Audio · Compatibility: missing · Related products use the Headphones category.
- 01Inspect sample product fields
- 02Compare naming and categories
- 03Prepare suggested corrections
Your review workspace.
Run the example to reveal the proposed changes.
This browser simulation demonstrates the workflow and interface. Its sample responses are predefined; it does not call an AI model, access a store or publish changes.
Pirms sākam
Nedaudz skaidrības
noder daudz.
01Kas jums no mums nepieciešams, lai sāktu?
Īss problēmas apraksts, saite uz pašreizējo vietni vai rīku, ja tāds ir, un kā izskatītos noderīgs rezultāts. Gatava specifikācija nav nepieciešama. Piekļuvi, DPA/NDA un satura prasības saskaņojam, kad tvērums ir skaidrs.
02Vai varat strādāt ar to, kas mums jau ir?
Jā. Sākam no jūsu pašreizējās vides un ierobežojumiem. Mērķēts uzlabojums vai integrācija var būt labāka par pārbūvi — izskaidrosim iespējas un kompromisus ar izmaksu tāmēm pirms jūsu lēmuma.
03Kā tiek saskaņotas izmaksas, termiņi un SLA?
Pēc izpētes iesniedzam precizētu piedāvājumu: piegādājamie, posmi, termiņi, atbalsts un SLA noteikumi. Darbs sākas pēc apstiprināšanas; jebkuras izmaiņas tiek pārskatītas rakstiski pirms papildu darba sākšanas.
Saistītā kompetence