Un agent e agent doar dacă poate executa o acțiune. Construim sisteme LLM care planifică o secvență de pași, apelează tool-urile de care au nevoie (API-urile, bazele de date, serviciile tale) și se recuperează când ceva eșuează. Construit cu Claude sau OpenAI ca layer de raționament, MCP pentru expunerea tool-urilor, și un feedback loop strâns ca agentul să-și corecteze cursul în timpul task-ului.
Ce nu facem: livrăm "chatbot" și-l numim agent. Construim ceva impresionant într-un demo controlat care se rupe la prima interacțiune cu date reale. Ascundem deciziile agentului într-o black box — ar trebui să poți citi lanțul de tool calls și să înțelegi exact ce s-a întâmplat.
Ce primești
- Agenți care termină task-uri reale, nu doar răspund la întrebări
- Tool calls expuse și inspectabile — fără black box
- Recovery loop-uri care gestionează eșecuri grațios
- Funcționează cu API-urile și sistemele tale existente
- Model-agnostic: Claude, GPT sau modele open
- Construit pentru încărcare de producție, nu pentru demo
Lucrări reprezentative