Tzar.Tech
Agents that bestehen production.
Wir liefern agentische KI-Systeme, denen Ihr Ops-Team wirklich vertraut — inklusive Evals, Traces, Guardrails und Rollback-Plänen.
Betriebsübersicht
- Promote ingest-v124m
- Rate-Limit auf 5k/min12m
- Legacy-Webhook abschalten1h
Wie wir Agenten ausliefern.
Drei Phasen, Discovery zum Festpreis, Ihr Repo als Artefakt.
Typisierte Integrationen
Ein vollständiger Stack für agentische Systeme.
Fünf sich ergänzende Fähigkeiten. Wählen Sie eine oder alle; wir passen uns Ihrem Stack an.
KI-Agenten & Skills
Mehrstufige Tools mit Evals, Traces und Guardrails.
- Typisierte Verträge
- Eval-Gates
- Rollback-Plan
RAG-Pipelines
Hybrid Retrieval mit Citations und Drift-Erkennung.
- Hybrid-Index
- Reranker
- Quellen-verknüpfte Antworten
Durable Execution
Sagas + Retries, die Neustarts überleben.
- Stateful Workflows
- Retry-Budgets
- Replay-Debug
A2A-Orchestrierung
Typisiertes Message-Passing zwischen spezialisierten Agenten.
- Typisierte Envelopes
- Auth zwischen Agenten
- Mesh-Observability
Schema-Driven Dev
Contract → Codegen-Pipelines, die Clients synchron halten.
- Eine Quelle der Wahrheit
- Codegen für 4 Sprachen
- Versionierte Verträge
Outcomes, not demos.
Sie haben ein System ausgeliefert, das unsere Spitzenwochen überstanden hat. Die Evals haben zwei Regressionen abgefangen, die sonst in die Produktion gegangen wären.
What we actually ship.
Every system we build follows this shape. Client at the edge, tools in a sandbox, traces everywhere, evaluators gating output. No black boxes, no "it works on my machine."
Watch an agent do the job.
Three real production scenarios, replayed at observed latency. Every box is a span; every span has tokens, cost, and an eval gate. This is what shows up in your traces, not a marketing animation.
Pretrade-Review braucht: anwendbare Regeln, Market-Data, Position-Check und deterministisches Evaluator-Gate.
One invoice for the whole run.
Every tier is the same delivery system. What changes is the cast, the duration, and how close we stay after launch.
Discovery-Sprint
Festpreis · 2 WochenArchitektur, Working Spike, Bauplan. Sie verlassen uns mit einem Repo.
Sie erhalten- Architekturdiagramm
- Risiko-Register
- Funktionierender Prototyp
- Bauplan + Schätzung
Für Teams, die ein agentisches System bewerten.- Am häufigsten
Build-Pod
Festpreis · 8–14 WochenEin Pod aus 2–4 Senior-Engineers liefert in Ihrem Repo, mit Ihrem Stack, gegen Ihre Evals.
Sie erhalten- Produktionssystem
- Eval-Gates
- Trace-Dashboards
- Rollback-Plan
- Runbook
Für Teams, bereit Agenten in die Produktion zu bringen. Stewardship
Monatlich · fortlaufendWir bleiben nah, während das System läuft. Tunings, Eval-Erweiterungen, Scope-Ergänzungen.
Sie erhalten- On-Call-Rotation-Überlapp
- Eval-Suite-Wartung
- Kosten- und Performance-Reviews
- Quartals-Roadmap
Für Teams, die das System langfristig betreiben.
Built for production.
- Deterministische und LLM-judge Evals vor jedem Deploy
- Tool-Call-Coverage und Schemavalidierung verpflichtend
- Latenz- und Kostenbudgets pro Release als Gate
- Derselbe Pod vom Spike bis in die Produktion
- Im Schnitt 12+ Jahre; ML, verteilte Systeme, On-Call
- Sie treffen die Engineers in Woche 1, nicht in Woche 10
- Ihr Repo, Ihr Stack, Ihr Monitoring
- Kein Vendor-Lock-in, keine proprietäre Runtime
- Knowledge Transfer in der Go-Live-Woche
Asked at every scoping call.
Festpreis, auf zwei Wochen scoped. Wir teilen ein Rate-Sheet auf Anfrage — Ziel ist, dass Sie mit etwas Konkretem (Architektur + Spike) gehen, unabhängig davon, ob Sie weitermachen.
Acht bis vierzehn Wochen vom Kick-off bis zum Produktiv-Rollout. Discovery ist inkludiert, wenn Sie es mit uns machen; sonst arbeiten wir aus Ihrer bestehenden Spezifikation.
Ihnen. Das Repo lebt von Tag 1 in Ihrer Org. Wir committen dorthin. Wir betreiben nichts Proprietäres, das Sie nicht replizieren können.
Jedes Release läuft durch Eval-Gates: deterministische Checks (Schema, Latenz, Kosten), Tool-Call-Coverage und LLM-judge Spot-Checks. Der Deploy stoppt, wenn etwas davon regressed.
Budgets pro Call und pro Tag. Wir cappen Kontext mit Retrieval-Truncation, routen zu günstigeren Modellen, wo die Evals es erlauben, und fallen unter Kostendruck auf deterministische Pfade zurück.
Jeder Pfad hat einen Fallback. Deterministische Logik fängt die häufigen Fälle ab; der Agent-Pfad sitzt darauf. Rollback ist ein einzeiliger Route-Swap hinter einem Feature-Flag.
Zwei Wochen Shadowing während des Ramps, Runbook + Eval-Suite ausgeliefert in Ihrem Repo, On-Call-Überlapp für den ersten Incident. Danach gehört es Ihnen.
Faithfulness (folgt die Antwort aus den zitierten Dokumenten?), Grounding (sind die Zitate echt?) und Recall (haben wir die richtigen Dokumente gefunden?). Jedes Release durchläuft die Suite.
Ja. Durable Execution erfasst Inputs an jedem Schritt. Replay gegen einen bekannt-schlechten Input reproduziert den Fehler exakt, inklusive nichtdeterministischer LLM-Calls bei seedbarem Modell.
Jeder Agent hat eine typisierte Identität + mTLS by default. Wir nutzen scoped Tokens mit kurzer Lebenszeit; Calls zwischen Agenten tragen Trace-IDs, damit der Auditor den Flow rekonstruieren kann.
Standardmäßig nur additiv, mit einem `version`-Feld auf jedem Envelope und einer im CI geprüften Deprecation-Policy. Breaking Changes durchlaufen ein Parallel-Versions-Fenster.
Bringen Sie das erste System live.
Festpreis-Discovery in 2 Wochen. Sie gehen mit Architektur, Working Spike und Bauplan nach Hause.