तज्ज्ञता / जवळून
AI एजंट आणि ऑटोमेशन
तुमचा व्यवसाय खरोखर चालतो त्यानुसार प्रोडक्शन AI आणि एजंट — प्रत्येक परिणामी लूपमध्ये माणसासह.
संधी
पुढचे पाऊल
चांगले पाऊल करा.
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.
- एकत्र काम
- नामनिर्देशित डिलिव्हरी लीड + टीम
- वेळ
- Discovery + prototype in 2–4 weeks; rollout scoped after
आम्ही काय देतो
योग्य गोष्टींवर लक्ष.
- 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
तुम्ही काय नेता
चालवता येईल असे काही.
- 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
संवाद पहा
वर्कफ्लो उलगडताना पहा.
नमुना डेटासह कार्यरत इंटरफेसचे प्रात्यक्षिक. कार्य निवडा, प्रगती पहा आणि सुचवलेला निकाल तपासा.
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.
सुरू करण्यापूर्वी
थोडी स्पष्टता
खूप पुढे जाते.
01सुरू करण्यासाठी आमच्याकडून काय हवे?
समस्येचे थोडक्यात वर्णन, सध्याच्या साइट/टूलची लिंक असल्यास आणि उपयुक्त निकाल कसा दिसेल. तयार तपशील नको. व्याप्ती स्पष्ट झाल्यावर ॲक्सेस, DPA/NDA आणि आशय गरजा ठरवतो.
02जे आहे त्यावर काम कराल का?
हो. तुमच्या सेटअप आणि मर्यादांपासून सुरुवात करतो. केंद्रित सुधारणा किंवा एकत्रीकरण पुनर्बांधणीपेक्षा बरे ठरू शकते — वचनबद्धतेपूर्वी खर्चासह पर्याय आणि तडजोडी समजावू.
03खर्च, वेळ आणि SLA कसे ठरतात?
शोधानंतर स्पष्ट प्रस्ताव: डिलिव्हरेबल्स, टप्पे, वेळ, सपोर्ट आणि SLA अटी. सहीनंतर सुरुवात; बदल अतिरिक्त कामापूर्वी लेखी पुन्हा ठरवतो.
जोडलेली तज्ज्ञता