Agenți AI și sisteme multi-agent
Agenți AI care fac muncă reală în sistemele tale, cu un om la control.
Agenți individuali cu unelte sau echipe orchestrate de agenți specializați — tool calling, MCP, LangGraph sau orchestrare proprie, pe API-uri de modele din cloud sau pe modele private.
AGENȚI AI, CONSTRUIȚI PENTRU OPERAȚIUNI
De la răspunsuri în chat la sarcini duse la capăt.
Un agent citește, decide și acționează prin uneltele pe care i le permiți — și se oprește când trebuie să aprobe un om.
Un chatbot răspunde la întrebări. Un agent merge un pas mai departe: citește un tichet sau un document, caută date în sistemele tale, decide ce urmează și apelează unelte ca să facă acel lucru — creează o comandă, actualizează o înregistrare, scrie o ciornă de răspuns, deschide un tichet. Făcut bine, elimină ore de muncă repetitivă de back-office în fiecare săptămână. Făcut neglijent, produce un sistem rapid și sigur pe el, care greșește în producție și pe care nimeni nu îl poate audita.
Construim agenți la fel cum construim orice software de producție. Echipa noastră livrează și operează software din 2013: scope clar, permisiuni explicite, teste, jurnale și un om în buclă oriunde o acțiune are consecințe reale. Agenții se conectează la sistemele tale prin unelte bine definite și integrări MCP și pot rula pe API-uri de modele din cloud sau pe modele private, găzduite pe propriul nostru cloud GPU din Cluj-Napoca.
Agenți individuali cu unelte
Un singur agent, un set mic de unelte bine descrise și un obiectiv clar: triază un inbox, completează un formular dintr-un document, pregătește un raport. Adesea cea mai simplă soluție care funcționează și prima pe care o încercăm.
Echipe multi-agent
Un orchestrator împarte munca și o predă unor agenți specializați — cercetător, planificator, executant, evaluator — fiecare cu instrucțiunile, uneltele și limitele lui. Util când o sarcină are etape distincte sau are nevoie de o verificare independentă.
Limite de siguranță și operare
Aprobări umane pentru acțiunile sensibile, permisiuni pe agent și pe unealtă, jurnale de audit, seturi de evaluare, bugete de cost și tracing, ca să vezi ce a făcut fiecare agent și de ce.- Analiza cazului de utilizare și un document de design al agenților
- Strat de unelte și API-uri pentru sistemele tale, prin function calling sau MCP
- Fluxuri cu un singur agent sau multi-agent orchestrate
- Aprobări umane în uneltele pe care echipa ta le folosește deja
- Permisiuni minime necesare, pe agent și pe unealtă
- Jurnal de audit pentru fiecare prompt, apel de unealtă, decizie și aprobare
- Set de evaluare construit din exemple reale, rulat la fiecare modificare
- Controlul costurilor: bugete, rutare între modele, cache și limite de pași
- Tracing, dashboard-uri și alerte pentru agenții din producție
- Rulare pe API-uri de modele din cloud sau pe modele private, pe cloud-ul nostru GPU
UNDE SE POTRIVESC AGENȚII
Muncă repetitivă, reguli clare, mai multe sisteme
Primele proiecte tipice — înguste, măsurabile și ușor de verificat.
Triajul comenzilor și al suportului
Citește emailurile și tichetele primite, le clasifică, aduce datele comenzii și ale clientului, apoi propune un răspuns sau trimite cazul echipei potrivite. Orice modificare de comandă sau rambursare este aprobată de un om.Introducere de date în back-office
Extrage date din facturi, formulare sau emailuri și le introduce în ERP, CRM sau în administrarea magazinului online, cu reguli de validare și o coadă de verificare pentru câmpurile de care agentul nu e sigur.Generare de rapoarte
Adună cifre din baze de date și unelte interne, le compară cu perioada anterioară, explică diferențele și pregătește o ciornă de raport săptămânal sau lunar, pe care o finalizează un om.Verificări de achiziții
Verifică cererile de achiziție față de bugete, contracte și lista de furnizori aprobați, semnalează nepotrivirile și pregătește dosarul de aprobare pentru persoana care semnează.Helpdesk IT intern
Răspunde la întrebările frecvente pe baza documentației interne, execută acțiuni de rutină sigure, cum ar fi cererile de acces, și escaladează restul cu tot contextul.Procesul tău
Dacă un proces e documentat, repetitiv și împărțit între mai multe aplicații, e un candidat. Îți spunem sincer și când un simplu script sau un flux fix este răspunsul mai bun.Tehnologii cu care lucrăm: tool calling și MCP, LangGraph sau orchestrare proprie în Python ori TypeScript, cozi pentru sarcinile de durată, PostgreSQL (cu pgvector unde e nevoie de căutare semantică), API-urile OpenAI și Anthropic Claude, plus modele open-weight precum Llama, Mistral sau Qwen, rulate cu vLLM.
CUM LUCRĂM
De la un proces la un agent de încredere, în pași clari
Începem îngust, măsurăm tot și extindem doar când datele o justifică.
Alegem un proces
Cartografiem un proces concret împreună cu oamenii care îl fac azi: date de intrare, sisteme implicate, decizii, excepții și cât ar costa o greșeală.
Proiectăm agenții și uneltele
Decidem dacă ajunge un agent sau e nevoie de o echipă, definim fiecare unealtă cu permisiunile ei și marcăm pașii care cer aprobare umană.
Construim setul de evaluare
Înainte de a ajusta prompturile adunăm exemple reale cu rezultatele așteptate, ca calitatea să fie măsurată, nu ghicită. Detalii despre testarea și evaluarea AI.
Rulăm în mod umbră
Agentul lucrează pe date reale, dar doar propune acțiuni. Echipa ta compară propunerile cu ce ar fi făcut ea și ne spune unde greșește.
Lansare cu aprobări
Acțiunile cu risc mic rulează automat; cele sensibile așteaptă un click de la un om, în uneltele pe care echipa le folosește deja. Fiecare pas este înregistrat.
Monitorizăm și îmbunătățim
Urmărim trace-urile, costurile și rata de erori, adăugăm cazuri noi în setul de evaluare și extindem aria doar când rezultatele o susțin.RISCURI DE CARE NE OCUPĂM
Ce poate merge prost și cum proiectăm pentru asta
Agenții lucrează cu date reale, așa că modurile de eșec sunt tratate încă din primul design.
Acțiuni greșite sau duplicate
Unelte idempotente, validare înaintea fiecărei scrieri, aprobări pentru tot ce nu poate fi anulat și o cale clară de revenire.Prompt injection
Conținutul nesigur, cum ar fi emailurile, paginile web sau documentele, nu poate acorda permisiuni și nu poate schimba instrucțiunile. Testăm explicit acest lucru, în cadrul serviciului de securitate AI și red teaming.Expunerea datelor
Agenții văd doar datele de care are nevoie sarcina lor. Sarcinile sensibile pot rula pe modele private, astfel încât prompturile și documentele rămân pe infrastructura pe care o operăm noi.Costuri scăpate de sub control
Limite de pași și bugete de tokeni pe sarcină, modele mai mici pentru pașii simpli, cache pentru căutările repetate și alerte înainte de atingerea bugetului.Scăderea discretă a calității
Evaluări de regresie la fiecare schimbare de prompt, model sau unealtă, plus verificarea umană periodică a unui eșantion din rulările de producție.Decizii greu de explicat
Fiecare rulare este urmărită cap-coadă, așa că pentru orice sarcină poți afla ce a văzut agentul, ce unelte a apelat, cine a aprobat și de ce.ÎNTREBĂRI FRECVENTE
Întrebări pe care le primim despre agenții AI
Care e diferența dintre un agent AI și un chatbot?
Un chatbot răspunde la întrebări într-o conversație. Un agent lucrează spre un obiectiv: poate apela unelte, poate citi și scrie date în sistemele tale și poate face singur mai mulți pași, în limitele pe care le stabilești. De aceea un agent are nevoie de permisiuni, aprobări și jurnale de audit din prima zi.
Chiar avem nevoie de un sistem multi-agent?
De multe ori, nu. Pornim de la cea mai simplă soluție care atinge obiectivul, de obicei un singur agent cu unelte bine descrise. Mai mulți agenți au sens când etapele unei sarcini sunt clar diferite, când un evaluator independent aduce valoare reală sau când părți din muncă pot rula în paralel.
Pot rula agenții fără să trimită date către furnizori AI externi?
Da. Agenții pot folosi modele open-weight precum Llama, Mistral sau Qwen, rulate pe cloud-ul nostru GPU din Cluj-Napoca sau pe infrastructura ta. API-urile de modele din cloud rămân o opțiune pentru pașii unde se potrivesc mai bine, iar cele două variante se pot combina.
Cum împiedicați un agent să facă ceva dăunător?
Fiecare agent primește doar uneltele și datele de care are nevoie sarcina lui, acțiunile sensibile așteaptă aprobarea unui om, fiecare pas este înregistrat, iar înainte de lansare testăm sistemul cu date greșite, cazuri limită și prompt injection.
Cum se stabilește prețul unui proiect cu agenți?
După o scurtă etapă de analiză propunem un scope fix pentru primul proces, o echipă dedicată sau un model bazat pe valoare, legat de rezultate. Opțiunile sunt descrise pe pagina despre modelele noastre de colaborare AI.
Ai un proces pe care l-ar putea prelua un agent?
Descrie-ne sarcina, sistemele implicate și cine o aprobă azi. Îți spunem sincer dacă un agent e unealta potrivită și cum ar arăta o primă versiune.