Развој на AI агенти и интеграција на MCP сервери: поврзување на јазични модели со системите што веќе ги работите

Демонстрациите секогаш функционираат. Пилотот што ја сумираше документацијата беше импресивен, прототипот што одговараше на прашања од поддршката изгледаше готов за продукција, а потоа се сретна со вистинскиот CRM, вистинскиот модел на дозволи и вистинските податоци, и престана да биде готов.

Тој јаз е работата. Не моделот (моделот е веќе лесниот дел) туку сè што стои меѓу еден јазичен модел и систем што има свое мислење за автентикација, ограничувања на побарувања, повеќекорисничка изолација и кој што смее да види.

Што градиме

MCP сервери над вашите внатрешни системи

Model Context Protocol е отворен стандард за изложување алатки и податоци кон AI асистенти на начин што е ист низ различни клиенти. Тој стана практичниот одговор на прашањето „како да дозволиме асистент да ги користи нашите системи без да пишуваме посебна интеграција за секој асистент".

Градиме продукциски MCP сервери над она што вашиот бизнис навистина го врти: CRM, системот за тикети, складиштето на податоци, внатрешните API, документацискиот систем, ERP-от. Не демо сервер со зашиен токен: туку сервер со вистинска автентикација, авторизација по корисник што ги почитува дозволите што вашите системи веќе ги спроведуваат, изолација меѓу закупци, ограничување на побарувања, структурирано логирање и површина за грешки што му кажува нешто корисно на моделот кога повикот ќе падне.

Наменски AI агенти и асистенти

Агенти што ја завршуваат работата од крај до крај: тријажа на дојдовен ред, порамнување на два система што не се сложуваат, изготвување прва верзија на документ што потоа човек го одобрува, истражувачка задача низ внатрешни и надворешни извори. Ги градиме со досадните делови вклучени: повторни обиди, истеци, тавани на трошок, идемпотентност на сè што запишува, и чекор на човечко одобрување секаде каде дејството тешко се враќа назад.

Пребарување низ вашата сопствена содржина

RAG, направен како што треба: внесување и сечење документи што ја почитува структурата наместо бројот знаци, ембединзи и векторско пребарување, хибридно клучнозборско и семантичко пребарување (зашто чистото векторско пропушта точни совпаѓања) реранкирање, и цитати назад кон изворот за да може одговорот да се провери. Плус неатрактивната половина: одржување на индексот во чекор со промените во документите, и почитување на контролата на пристап, за пребарувањето никогаш да не извади документ што корисникот инаку не би можел да го отвори.

Автоматизација на процеси и бек-офис

Не му треба на сè агент. Голем дел од тоа што компаниите го сакаат од AI е класификација, екстракција и рутирање: читање на дојдовна е-пошта и одлучување што е таа, вадење структурирани податоци од неструктуриран документ, спарување на опис со ставка од каталог. Тоа е поевтино, поверодостојно и полесно за евалуација отколку агент, и кога тоа е вистинскиот одговор, тоа и го градиме.

Евалуација, набљудување и заштитни ограничувања

AI функционалност без евалуација е функционалност што никој не може да ја подобри. Градиме тест-множества од вашите вистински случаи, мериме наспроти нив при секоја промена, трасираме секој повик со неговите влезови, употребени алатки, латенција и цена, и поставуваме лимити пред разбеснета јамка да ја пронајде вашата сметка за API. Prompt injection е жив ризик во моментот кога агентот чита недоверлива содржина и притоа може и да дејствува: границата меѓу алатките ја дизајнираме така што злонамерен документ не може да се претвори во деструктивно дејство.

Како работиме со добавувачите на модели

Не сме врзани за еден. Градиме врз моделите Claude на Anthropic, врз OpenAI, врз Google и врз модели со отворени тежини што се вртат на ваша инфраструктура, а интеграцијата ја дизајнираме така што моделот е заменлива компонента. Кој треба да го користите зависи од задачата, од латенцијата што ви е потребна, од цената по повик при вашиот обем и (во Европа сè почесто пресудно), од тоа каде смеат да одат податоците.

За клиенти со ограничувања за резиденција на податоците распоредуваме во ЕУ региони или самостојно хостирана инференција на ваш сопствен хардвер, и искрено ќе ви кажеме каде тоа ве чини способност.

Што ова не е

Не сме консултантска куќа за AI стратегија. Не држиме работилници за трансформативниот потенцијал на било што.

Исто така, нема да ви изградиме агент за проблем на кој не му треба агент. Значаен дел од AI проектите за кои нè прашуваат се решаваат подобро со добро специфицирана API интеграција, со индекс за пребарување, или со поправање на проблемот со квалитетот на податоците што стои под сето тоа. Таквата препорака нè чини поголем ангажман, а вам ви заштедува систем што потоа би морале да го одржувате.

Каде ова обично се исплати

Внатрешно знаење што технички е достапно, а практично недофатливо: илјадници документи низ wiki, споделен диск и систем за тикети, каде човекот што знае кој од нив е актуелен е на одмор.

Тријажа со голем обем: редови за поддршка, прием на побарувања, дојдовна продажба, преглед на апликации. Сè каде човек денес чита нешто, одлучува што е тоа и го проследува понатаму.

Системи што никогаш не добиле интеграција: две алатки што треба да си зборуваат, не зборуваат, а заобиколното решение е човек со табела. Агент со MCP пристап до обете честопати е пократок пат од формален интеграциски проект.

Операции полни со документи: договори, фактури, спецификации, регулаторни поднесоци. Екстракција со чекор на човечки преглед е доволно сигурна за да ја промени економијата на овие процеси уште денес.

Продуктивност на програмерите во вашиот код: внатрешни алатки, помош при code review, генерирање тестови, и MCP сервери што на асистентите на вашиот тим им даваат пристап до вашиот build систем, вашиот issue tracker и вашите логови.

Како течат соработките

Откривање, една до две недели. Го гледаме процесот што сакате да го промените, системите што учествуваат и тоа како навистина изгледаат податоците. Излезот е пишана проценка на тоа што е изводливо, колку чини месечно при вашиот обем и кои се начините на кои може да откаже. Понекогаш пишува: не градете го ова.

Доказ на концепт, три до шест недели, врз реални податоци во контролирана средина. Поентата не е демо: туку резултат од евалуација во кој можете да верувате, со измерена точност наспроти случаи што вие сте ги избрале.

Продукциска изведба, типично осум до шеснаесет недели, вклучувајќи автентикација, авторизација, мониторинг, апаратура за евалуација, контроли на трошокот и документација. Распоредено во вашата инфраструктура, во вашето складиште, со вашиот тим вклучен низ целото време.

Работа или предавање. Или вашиот тим го презема, со runbook и со сетот за евалуација, или продолжуваме ние да го одржуваме по договор. Моделите се менуваат, промптовите се разлеваат, и токму сетот за евалуација е тоа што ви кажува кога нешто тивко се влошило.

Технологија

Python и TypeScript за агенти и MCP; PostgreSQL со pgvector, Qdrant, Weaviate или OpenSearch за пребарување; AWS Bedrock, Azure OpenAI, директни API на добавувачите, и самостојно хостирана инференција со vLLM или Ollama таму каде податоците не смеат да излезат; трасирање базирано на OpenTelemetry; и што и да е вашиот постоечки стек на интеграциската страна, зашто токму таму се одвива вистинската работа.

Често поставувани прашања

Што е MCP сервер, кажано едноставно?

Мала услуга што изложува некоја способност (читање од база, отворање тикет, пребарување низ вашите документи), во стандарден формат што AI асистентите го разбираат. Направете еден, и секој MCP-компатибилен асистент може да ја користи таа способност без посебна интеграција за секој од нив.

Дали да градиме MCP сервер или обична API интеграција?

Ако еден AI асистент треба да пристапи до еден систем, директната интеграција е поедноставна. MCP се исплати кога повеќе асистенти или повеќе тимови им требаат истите системи, кога сакате способноста да е достапна и за алатки што уште не сте ги избрале, или кога сакате едно место каде живеат дозволите и ревизорското логирање.

Како спречувате агент да направи нешто деструктивно?

Во слоеви. Алатките што запишуваат се одвоени од оние што читаат, а алатките за запишување се ограничени толку тесно колку што задачата дозволува. Сè што е неповратно поминува преку чекор на човечко одобрување. Секој повик се логира со своите аргументи. И агентот се врти под сервисен идентитет што ги има само дозволите потребни за работата, така што радиусот на штета е ограничен од вашиот модел на авторизација, а не од промптот.

Колку чини ова да се одржува во работа?

Зависи речиси целосно од обемот и од тоа колку контекст носи секој повик. Тоа го моделираме во фазата на откривање со реални бројки, зашто разликата меѓу дизајн што праќа цел документ при секој чекор и дизајн што го вади само релевантниот дел може да биде ред на големина во месечниот трошок.

Може ли ова да работи без нашите податоци да ја напуштат ЕУ?

Да. Големите добавувачи нудат ЕУ региони, а моделите со отворени тежини можат да се вртат на инфраструктура што вие ја контролирате. Обично постои компромис во способностите, и ние ќе бидеме конкретни за тоа каков е тој, наместо да се преправаме дека го нема.

Нашиот претходен AI пилот не стигна до продукција. Зошто овој би стигнал?

Обично затоа што пилотот докажал дека моделот може да ја заврши задачата, а никогаш не се допрел до автентикација, дозволи, обработка на грешки, евалуација или трошок, каде што лежат преостанатите деведесет проценти од работата. Ние тргнуваме од претпоставката дека моделот работи и целиот ангажман го трошиме на сè останато.

Започнете

Опишете го процесот што сакате да го промените и системите што ги допира. Ќе ви кажеме дали агентот е вистинскиот инструмент, како изгледа реалистична прва верзија и колку чини да се изгради и да се одржува.

Контактирајте нè за да договорите техничка сесија за откривање.

Поврзани услуги

Проширување на персоналот и аутсорсинг: AI инженери вградени во вашиот тим
Усогласеност со ЕУ Актот за вештачка интелигенција: кога тоа што го градите паѓа во опфат
AWS оптимизација на трошоци: инференцијата и пребарувањето имаат навика да изненадуваат на сметката