Tzar.Tech
Agents that sopravvivono production.
Consegniamo sistemi di agenti IA di cui il tuo team ops si fida davvero — con evals, traces, guardrails e piani di rollback inclusi.
Panoramica operazioni
- Promote ingest-v124m
- Alza rate limit 5k/min12m
- Ritira webhook legacy1h
Come consegniamo gli agenti.
Tre fasi, discovery a prezzo fisso, il tuo repo come artefatto.
Integrazioni tipizzate
Uno stack completo per sistemi con agenti IA.
Cinque capacità che si intrecciano. Scegline una o tutte; ci adattiamo al tuo stack.
Agenti IA & Skills
Strumenti multi-step con evals, traces e guardrails.
- Contratti tipizzati
- Eval gate
- Piano di rollback
Pipeline RAG
Retrieval ibrido con citazioni e rilevamento drift.
- Indice ibrido
- Reranker
- Risposte con fonte collegata
Durable Execution
Saga + retries che sopravvivono ai riavvii.
- Workflow stateful
- Budget di retry
- Replay debug
Orchestrazione A2A
Message-passing tipizzato tra agenti specializzati.
- Envelope tipizzati
- Auth tra agenti
- Mesh observability
Schema-Driven Dev
Pipeline contract → codegen che tengono i client allineati.
- Una sola fonte di verità
- Codegen per 4 linguaggi
- Contratti versionati
Outcomes, not demos.
Hanno consegnato un sistema che ha retto le nostre settimane di picco. Gli evals hanno preso due regressioni che altrimenti sarebbero arrivate in produzione.
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.
La revisione pretrade richiede: regole applicabili, market data, position-check e gate deterministico.
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.
Sprint di discovery
Prezzo fisso · 2 settimaneArchitettura, spike funzionante, piano di build. Si va via con un repo.
Riceve- Diagramma di architettura
- Registro dei rischi
- Prototipo funzionante
- Piano di build + stima
Per team che stanno valutando un sistema con agenti IA.- Più comune
Build pod
Prezzo fisso · 8–14 settimaneUn pod di 2–4 ingegneri senior consegna nel vostro repo, con il vostro stack, contro i vostri evals.
Riceve- Sistema in produzione
- Eval gate
- Trace dashboard
- Piano di rollback
- Runbook
Per team pronti a mettere agenti in produzione. Stewardship
Mensile · ricorrenteRestiamo vicini mentre il sistema gira. Tuning, ampliamento degli evals, aggiunte di scope.
Riceve- Sovrapposizione on-call
- Manutenzione eval suite
- Review di costo e perf
- Roadmap trimestrale
Per team che operano il sistema nel lungo periodo.
Built for production.
- Evals deterministici e LLM-judge prima di ogni deploy
- Copertura tool-call e validazione schema obbligatorie
- Budget di latenza e costo come gate per release
- Stesso pod dallo spike alla produzione
- In media 12+ anni; ML, sistemi distribuiti, on-call
- Conosce gli ingegneri in settimana 1, non in settimana 10
- Vostro repo, vostro stack, vostro monitoring
- Niente vendor lock-in, niente runtime proprietaria
- Knowledge transfer nella settimana del go-live
Asked at every scoping call.
Prezzo fisso, scoped a due settimane. Condividiamo un rate sheet su richiesta — l'obiettivo è che ve ne andiate con qualcosa di concreto (architettura + spike) indipendentemente da se proseguite con noi.
Da otto a quattordici settimane dal kick-off al rollout in produzione. La discovery è inclusa se la fate con noi; altrimenti lavoriamo dalla vostra spec esistente.
Vostro. Il repo vive nella vostra org dal giorno 1. Noi committiamo lì. Non facciamo girare nulla di proprietario che non possiate replicare.
Ogni release passa per eval gate: check deterministici (schema, latenza, costo), copertura tool-call e spot check LLM-judge. Il deploy si ferma se uno di questi regredisce.
Budget per chiamata e per giorno. Tappiamo il contesto con retrieval-truncation, instradiamo verso modelli meno costosi dove gli evals lo permettono, e ricadiamo su path deterministici sotto pressione di costo.
Ogni path ha un fallback. Logica deterministica intercetta i casi comuni; il path agente sta sopra. Il rollback è un cambio di route di una riga dietro a un feature flag.
Due settimane di shadowing durante la rampa, runbook + eval suite consegnati nel vostro repo, sovrapposizione di on-call per il primo incident. Dopo è vostro.
Faithfulness (la risposta segue dai documenti citati?), grounding (le citazioni sono reali?), e recall (abbiamo trovato i documenti giusti?). Ogni release gira la suite.
Sì. La durable execution cattura gli input a ogni step. Il replay contro un input bad-known riproduce il failure esattamente, incluse le chiamate LLM non deterministiche quando il modello è seedable.
Ogni agente ha un'identità tipizzata + mTLS di default. Usiamo token scoped a vita breve; le chiamate tra agenti portano trace ID così l'auditor può ricostruire il flusso.
Additivo di default, con un campo `version` su ogni envelope e una policy di deprecation verificata in CI. I breaking change passano per una finestra a versioni parallele.
Manda live il primo sistema.
Discovery a prezzo fisso in 2 settimane. Te ne vai con architettura, spike funzionante e piano di build.