Разработка agentic-софта — это создание продуктов, где часть процесса динамически управляется LLM — внутри детерминированной архитектуры и с явными границами доверия, а не вольница. Сложность редко в модели; она в harness, контекст-инжиниринге и дисциплине оценок вокруг неё. Мы работаем по собственному открыто опубликованному Agentic Product Standard, поэтому каждый наш агент заслужил свою автономность, имеет измеримый Definition of Done и продолжает работать, когда модель под ним меняется.
Сквозная agentic-инженерия на основе Agentic Product Standard, проверенная в проде.
Накладываем вашу задачу на лестницу автономности, решаем — один агент или несколько, выбираем паттерн композиции, чтобы свобода была заслуженной и ограниченной, а не данной по умолчанию.
7 слоёв вокруг цикла LLM — маршрутизация, валидация, guardrails, ретраи, observability — где на самом деле живёт надёжность.
Чётко ограниченные инструменты с минимальными привилегиями поверх Model Context Protocol, с песочницей и fail-closed авторизацией.
Проверяемое извлечение и память с обязательными цитатами — включая AgenticMind, наш опенсорс-слой знаний и памяти на Postgres + pgvector.
Пирамида оценок, калибровка судей и ревью трейсов — измеряем до релиза и улучшаем на основе реального поведения, а не ощущений.
Паттерны workflow + activity для долгоживущих, восстанавливаемых процессов агентов, которые не теряют состояние при сбое.
Итеративный процесс с приоритетом оценок: заслуживаем автономность шаг за шагом, всё инструментируем и закаляем перед передачей.
Начинаем с задачи, а не с модели: что должно быть детерминированным, где LLM действительно добавляет ценность и сколько автономности заслужил каждый шаг. Результат — чёткий контракт агента, границы доверия и измеримый Definition of Done.
Проектируем детерминированную архитектуру и 7-слойный harness вокруг цикла LLM — маршрутизация, валидация, guardrails, ретраи и observability — выбирая один или несколько агентов и нужный паттерн композиции.
Реализуем агента, подключаем чётко ограниченные инструменты через MCP и проверяемый слой памяти и знаний. Контекст-инжиниринг и извлечение с обязательными цитатами держат ответы обоснованными и актуальными.
Строим пирамиду оценок, калибруем судей и ревьюим трейсы, затем закрываем цикл по стоимости, задержке и режимам отказа — чтобы система была готова к проду, наблюдаема и восстанавливаема до запуска.
Мы сотрудничаем с глобальными брендами и инновационными компаниями, чтобы создавать качественное программное обеспечение
Voicer — это система управления отзывами клиентов, которая помогает бизнесу справляться с растущим количеством отзывов. С помощью Voicer вы можете собирать и организовывать отзывы в одном месте, анализировать данные для выявления трендов и использовать эту информацию для улучшения продуктов и услуг.
Djooky — это платформа, которая позволяет любителям музыки поддерживать любимых исполнителей. Наша команда работает над проектом с начала 2020 года, и мы уже достигли впечатляющих результатов: 200 000 пользователей из более чем 140 стран и множество положительных отзывов.
Если вы не нашли ответ на свой вопрос, мы предлагаем бесплатную консультацию без обязательств
Продукт, где часть процесса динамически управляется LLM внутри детерминированной архитектуры с явными границами доверия — а не чат-бот, прикрученный к интерфейсу. Автономность заслуживается на каждом шаге и всегда ограничена.
Мы независимы от фреймворков и выбираем под задачу: Claude, OpenAI и другие для моделей; LangGraph, Claude Agent SDK или OpenAI Agents SDK для оркестрации. Архитектура важнее фреймворка, поэтому дизайн переживает инструменты.
98% надёжности живёт в harness вокруг модели. Мы инвестируем в 7-слойный harness, контекст-инжиниринг и разработку через оценки, с ревью трейсов и аудитом готовности к проду из 12 пунктов перед запуском.
Да — по собственному открыто опубликованному Agentic Product Standard (MIT). Каждый проект проектируется, строится и ревьюится по нему, поэтому качество стабильно и проверяемо.
Конечно. Мы интегрируем агентов, инструменты (MCP) и слой памяти/знаний в существующие системы, с guardrails и оценками, чтобы новая автономность была безопасной и измеримой.
Запишитесь на бесплатную консультацию ниже. Мы оценим задачу, наложим её на лестницу автономности и предложим архитектуру и Definition of Done.
Больше из нашей agentic-практики — стандарт, по которому мы строим, опенсорс-слои, которые его реализуют, и команда, которая всё это запускает.
Готовы построить agentic-продукт, который выдержит прод? Давайте обсудим.