エージェント群
スケールでの協調
型付きメッセージング、supervisor tree、blast radius を抑えた数千のエージェントを並列実行。durable execution の上に構築し、障害は連鎖せず回復します。
本番で生き残る エージェント群を提供します。
シニアエンジニアのチームがエージェントファームを構築 — 数千のエージェントが並列で動き、evals・traces・rollback が 30 日目以降も維持します。
現在出荷されているエージェント系のほとんどは demo です。happy path では動き、30 日目に壊れます。本当に面白い仕事はその周辺にあります:evals、traces、契約、ロールバック計画、observability、on-call の引き継ぎ — そして、スケールしてもエージェント群を正しく保つオーケストレーション層です。
私たちは ML 研究所ではありません。新しいモデルは訓練しません。最良の既存モデルを使い、その周りの全システムを設計します — 協調プロトコル、durable execution、autoscaling 付きのエージェントファーム — 本番で生き残り、私たちが去った後にコードを引き継ぐチームが全行を理解できるように。
各エンゲージメントは固定価格の discovery sprint から始まります。私たちと続けるかどうかに関係なく、アーキテクチャと動く spike を持ち帰っていただきます。このような仕事のスコープを切る最も誠実な方法だと考えます。
モデルは簡単な部分。周りの群体こそがエンジニアリングです。— Tzar.Tech, エンジニアリング原則
Senior engineers, agent-scale plumbing.
エージェントファーム
マルチテナント RUNTIME
Autoscaling pool、リージョン認識ルーティング、p99 レイテンシ予算、テナントごとのクォータ。dev で 12 エージェントを動かす同じ配管が prod で 12,000 を動かします、再設計なしで。
Evals & guardrails
30 日目の信頼性
オフラインの regression suite と オンラインの drift 検知。すべての prompt 変更には eval 結果が、すべての prod release には rollback 境界が付きます。
Observability
TRACES、トークン、ON-CALL
エージェントごとの traces、トークン会計、テナント/機能別のコスト帰属、本物の異常時にのみページング — モデルの瞬間的なつかえには反応しません。
15+
本番 ML 構築の年数
1,000+
ピーク時の並列エージェント
99.9%
オーケストレーター uptime 目標
<300ms
dispatch p99 レイテンシ
ソフィア · 2018 年設立
Blaga Dimitrova 16
1505 ソフィア
ブルガリア