నైపుణ్యం / దగ్గరగా
AI ఏజెంట్లు, ఆటోమేషన్
మీ వ్యాపారం నిజంగా నడిచేందుకు అనుగుణంగా ప్రొడక్షన్ AI, ఏజెంట్లు — ఫలితమున్న ప్రతి లూప్లో ఒక మనిషితో.
అవకాశం
తర్వాతి అడుగును
మెరుగైన అడుగు చేయండి.
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.
- కలిసి పని
- పేరున్న డెలివరీ లీడ్ + బృందం
- సమయం
- Discovery + prototype in 2–4 weeks; rollout scoped after
మేము ఇచ్చేది
సరైన వాటిపై దృష్టి.
- 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
మీరు తీసుకెళ్లేది
నడపగలిగేది.
- 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
ఇంటరాక్షన్ చూడండి
వర్క్ఫ్లో విప్పడం చూడండి.
నమూనా డేటాతో పనిచేసే ఇంటర్ఫేస్ ప్రదర్శన. పని ఎంచుకోండి, పురోగతి అనుసరించండి, ప్రతిపాదిత ఫలితం సమీక్షించండి.
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.
మొదలుపెట్టే ముందు
కొద్ది స్పష్టత
దూరం వెళ్తుంది.
01మొదలుపెట్టడానికి మా నుండి ఏం కావాలి?
సమస్య సంక్షిప్త వివరణ, ప్రస్తుత సైట్/టూల్ లింక్ ఉంటే, ఉపయోగకరమైన ఫలితం ఎలా ఉంటుంది. పూర్తి స్పెసిఫికేషన్ అవసరం లేదు. స్కోప్ స్పష్టమయ్యాక యాక్సెస్, DPA/NDA, కంటెంట్ అవసరాలు నిర్ణయిస్తాం.
02ఉన్నదానితో పని చేయగలరా?
అవును. మీ సెటప్, పరిమితుల నుండి మొదలుపెడతాం. కేంద్రీకృత మెరుగుదల లేదా ఇంటిగ్రేషన్ పునర్నిర్మాణాన్ని గెలవచ్చు — కట్టుబడడానికి ముందు ఖర్చుతో ఆప్షన్లు, ట్రేడ్ఆఫ్లు వివరిస్తాం.
03ఖర్చు, సమయం, SLA ఎలా నిర్ణయిస్తారు?
కనుగొన్నాక స్పష్టమైన ప్రతిపాదన: డెలివరీలు, మైలురాళ్లు, సమయం, సపోర్ట్, SLA నిబంధనలు. సంతకంతో ప్రారంభం; మార్పు అదనపు పనికి ముందు రాతపూర్వకంగా మళ్లీ నిర్వచిస్తాం.
అనుసంధానిత నైపుణ్యం