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.
Fiecare decizie e auditabilă: poți citi lanțul de tool calls și vezi exact ce a făcut agentul și de ce. Sistemul e construit pentru încărcare de producție — aceeași formă funcționează fie că rulează o dată pe zi, fie o dată pe secundă — și e testat pe date reale, pe un workflow real, înainte să intre live.
Ce primești
- Agenți care termină task-uri reale, multi-step, cap-coadă
- Tool calls expuse și inspectabile de la primul la ultimul pas
- 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 și moduri reale de eșec
Lucrări reprezentative