Essaims d'agents
COORDINATION À L'ÉCHELLE
Des milliers d'agents en parallèle avec messaging typé, supervisor trees et blast radius contenu. Bâtis sur durable execution pour que les pannes se récupèrent au lieu de cascader.
Nous livrons des essaims d'agents qui survivent à la production.
Une équipe d'ingénieurs seniors qui construit des fermes d'agents — des milliers d'agents en parallèle, avec les evals, traces et rollbacks qui les maintiennent en vie au-delà du 30e jour.
La plupart des systèmes à base d'agents IA livrés aujourd'hui sont des démos : ils fonctionnent sur le happy path et cassent au 30e jour. Le vrai travail est autour : evals, traces, contrats, plans de rollback, observability, passages de on-call — et la couche d'orchestration qui garde correct un essaim d'agents quand il monte en charge.
Nous ne sommes pas un labo ML. Nous n'entraînons pas de nouveaux modèles. Nous prenons les meilleurs modèles disponibles et concevons le reste du système autour — protocoles de coordination, durable execution, fermes d'agents avec autoscaling — pour qu'ils survivent à la production et que l'équipe qui reprend le code après notre départ comprenne chaque ligne.
Chaque engagement commence par un sprint de discovery à prix fixe. Vous repartez avec une architecture et un spike fonctionnel, que vous continuiez avec nous ou non. C'est selon nous la façon la plus honnête de cadrer ce type de travail.
Le modèle, c'est la partie facile. L'essaim autour, c'est l'ingénierie.— Tzar.Tech, Principe d'ingénierie
Senior engineers, agent-scale plumbing.
Fermes d'agents
RUNTIME MULTI-TENANT
Pools en autoscaling, routage par région, budgets de latence p99, quotas par tenant. La même plomberie qui fait tourner 12 agents en dev en fait tourner 12 000 en prod sans ré-architecture.
Evals & guardrails
FIABILITÉ JOUR 30
Suites de régression offline plus détection de drift online. Chaque changement de prompt est livré avec ses résultats d'evals ; chaque release de prod avec ses bornes de rollback.
Observability
TRACES, TOKENS, ON-CALL
Traces par agent avec comptabilité de tokens, attribution des coûts par tenant/feature, alertes sur vraies anomalies — pas sur chaque hoquet transitoire du modèle.
15+
ans à construire du ML en production
1 000+
agents en parallèle au pic
99,9 %
objectif d'uptime de l'orchestrateur
<300 ms
latence p99 de dispatch
Sofia · fondée en 2018
Blaga Dimitrova 16
1505 Sofia
Bulgarie
DÉMARRER
Mettez en ligne le premier système.
Discovery à prix fixe en 2 semaines. Vous repartez avec une architecture, un spike fonctionnel et un plan de build.