مہارتیں / قریبی نظر
AI ایجنٹس اور آٹومیشن
آپ کے کاروبار کے اصل چلن کے مطابق پروڈکشن AI اور ایجنٹس — ہر اہم لوپ میں ایک انسان کے ساتھ۔
موقع
اگلا قدم بنائیں
بہتر قدم۔
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.
- ساتھ کام
- نامزد ڈیلیوری لیڈ + ٹیم
- ٹائم لائن
- Discovery + prototype in 2–4 weeks; rollout scoped after
ہم کیا دیتے ہیں
صحیح چیزوں پر توجہ۔
- 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
آپ کیا لے جاتے ہیں
کچھ ایسا جو چلا سکیں۔
- 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
انٹرایکشن دیکھیں
ورک فلو کھلتا دیکھیں۔
نمونہ ڈیٹا کے ساتھ کام کرنے والے انٹرفیس کا مظاہرہ۔ کام چنیں، پیش رفت دیکھیں اور تجویز کردہ نتیجے کا جائزہ لیں۔
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.
شروع سے پہلے
تھوڑی وضاحت
بہت آگے جاتی ہے۔
01شروع کے لیے آپ کو ہم سے کیا چاہیے؟
مسئلے کی مختصر وضاحت، موجودہ سائٹ یا ٹول کا لنک اگر ہو، اور مفید نتیجہ کیسا لگے گا۔ تیار اسپیسفکیشن کی ضرورت نہیں۔ اسکوپ واضح ہوتے ہی رسائی، DPA/NDA اور مواد کی ضروریات طے کرتے ہیں۔
02کیا آپ ہمارے موجودہ سیٹ اپ کے ساتھ کام کر سکتے ہیں؟
ہاں۔ آپ کے موجودہ سیٹ اپ اور حدود سے شروع کرتے ہیں۔ مرکوز بہتری یا انٹیگریشن ری بلڈ سے بہتر ہو سکتا ہے — عہد سے پہلے لاگت سمیت آپشن اور ٹریڈ آف سمجھائیں گے۔
03لاگت، ٹائم لائن اور SLA کیسے طے ہوتے ہیں؟
ڈسکوری کے بعد واضح تجویز: ڈیلیوریبلز، مائل اسٹون، ٹائم لائن، سپورٹ اور SLA شرائط۔ سائن آف پر کام شروع؛ کوئی تبدیلی اضافی کام سے پہلے تحریری دوبارہ اسکوپ ہوتی ہے۔
متصل مہارتیں