വൈദഗ്ധ്യം / അടുത്ത കാഴ്ച
AI ഏജന്റുകളും ഓട്ടോമേഷനും
നിങ്ങളുടെ ബിസിനസ് യഥാർത്ഥത്തിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നതിന് അനുസരിച്ച് പ്രൊഡക്ഷൻ AI-യും ഏജന്റുകളും — ഫലമുള്ള ഓരോ ലൂപ്പിലും ഒരു മനുഷ്യനോടെ.
അവസരം
അടുത്ത ചുവട്
മികച്ച ചുവടാക്കൂ.
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.
- ഒരുമിച്ച് പ്രവർത്തിക്കൽ
- പേരിട്ട ഡെലിവറി ലീഡ് + ടീം
- സമയം
- Discovery + prototype in 2–4 weeks; rollout scoped after
ഞങ്ങൾ നൽകുന്നത്
ശരിയായ കാര്യങ്ങളിൽ ശ്രദ്ധ.
- 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
നിങ്ങൾ കൊണ്ടുപോകുന്നത്
നടത്താവുന്ന എന്തെങ്കിലും.
- 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
ഇടപെടൽ കാണൂ
വർക്ക്ഫ്ലോ തുറക്കുന്നത് കാണൂ.
സാമ്പിൾ ഡാറ്റയോടെ പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഇന്റർഫേസ് പ്രദർശനം. ടാസ്ക് തിരഞ്ഞെടുക്കൂ, പുരോഗതി പിന്തുടരൂ, നിർദ്ദേശിച്ച ഫലം പരിശോധിക്കൂ.
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.
തുടങ്ങും മുൻപ്
കുറച്ച് വ്യക്തത
ദൂരം പോകും.
01തുടങ്ങാൻ ഞങ്ങളിൽ നിന്ന് എന്താണ് വേണ്ടത്?
പ്രശ്നത്തിന്റെ ചെറിയ വിവരണം, നിലവിലെ സൈറ്റിന്റെയോ ടൂളിന്റെയോ ലിങ്ക് ഉണ്ടെങ്കിൽ, ഉപയോഗമുള്ള ഫലം എങ്ങനെയിരിക്കും. പൂർത്തിയായ സ്പെസിഫിക്കേഷൻ വേണ്ട. സ്കോപ്പ് വ്യക്തമായാൽ ആക്സസ്, DPA/NDA, ഉള്ളടക്ക ആവശ്യങ്ങൾ തീരുമാനിക്കുന്നു.
02ഞങ്ങളുടെ നിലവിലുള്ളതിനോട് പ്രവർത്തിക്കാമോ?
അതെ. നിങ്ങളുടെ സെറ്റപ്പിൽ നിന്നും പരിമിതികളിൽ നിന്നും തുടങ്ങുന്നു. കേന്ദ്രീകൃത മെച്ചപ്പെടുത്തലോ സംയോജനമോ പുനർനിർമ്മാണത്തെക്കാൾ മികച്ചതാകാം — പ്രതിബദ്ധതയ്ക്ക് മുൻപ് ചെലവോടെ ഓപ്ഷനുകളും ട്രേഡ്ഓഫുകളും വിശദീകരിക്കും.
03ചെലവ്, സമയം, SLA എങ്ങനെ തീരുമാനിക്കും?
ഡിസ്കവറിക്ക് ശേഷം വ്യക്തമായ നിർദ്ദേശം: ഡെലിവറബിളുകൾ, നാഴികക്കല്ലുകൾ, സമയം, പിന്തുണ, SLA നിബന്ധനകൾ. ഒപ്പിട്ടാൽ ജോലി തുടങ്ങും; മാറ്റങ്ങൾ അധിക ജോലിക്ക് മുൻപ് എഴുത്തിൽ പുനർനിർണയിക്കും.
ബന്ധപ്പെട്ട വൈദഗ്ധ്യം