អ្វីដែលយើងធ្វើ

Agentic AI ដែលរចនាដើម្បី ship

យើងជួយក្រុមនៅទូទាំងអាស៊ីអាគ្នេយ៍ប្រែ AI agent ពី demo គួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍ទៅជាប្រព័ន្ធ production ដែលអាចទុកចិត្តបាន — ដោយ audit harness បង្កប់ក្រុមចែកចាយ និងសាងសង់ជំនាញដែលនៅគង់វង្ស។

មើលរបៀបយើងជួយ

គម្រោង AI ភាគច្រើនមិនបរាជ័យនៅ model ទេ។ ពួកវាបរាជ័យនៅអ្វីៗទាំងអស់ជុំវិញវា — context ដែល agent ឃើញ ឧបករណ៍ដែលវាអាចហៅ loop ដែលសម្រេចថាពេលណាវាបញ្ចប់ និងការផ្ទៀងផ្ទាត់ដែលចាប់វាពេលវាខុស។ Scaffolding នោះជាកន្លែងដែលតម្លៃ និងហានិភ័យរស់នៅ ហើយវាជាកន្លែងដែលយើងធ្វើការ។ Inference Loops ជាក្រុមប្រឹក្សា AI agentic ដែលសាងសង់ពីមូលដ្ឋានកម្ពុជា ជួយអង្គការរចនា ដាក់ពង្រាយ និងកាន់កាប់ប្រព័ន្ធដែលធ្វើឱ្យ agent គួរឱ្យទុកចិត្ត។

បីរបៀបដែលយើងធ្វើការជាមួយអ្នក

មិនថាអ្នកត្រូវការការមើលម៉ត់ចត់លើប្រព័ន្ធដែលមិនដំណើរការ ក្រុមដែលអាចសាងសង់វា ឬមនុស្សដែលអាចដំណើរការវាបន្ទាប់ពីយើងចាកចេញ — យើងជួបអ្នកនៅកន្លែងដែលអ្នកនៅ។

01

ការ Audit AI Agentic និងវិស្វកម្ម Harness

ការពិនិត្យម៉ត់ចត់លើ scaffolding ជុំវិញ model របស់អ្នក — និងការជួសជុលដែលធ្វើឱ្យវាអាចទុកចិត្តបាន។

បញ្ហា

Agent របស់អ្នកដំណើរការក្នុង demo ហើយខូចក្នុង production។ វាបាត់ខ្សែលើភារកិច្ចវែង ហៅឧបករណ៍ខុស ដុត token លើ context ប៉ោង ឬ ship output ខុសដោយទំនុកចិត្តដែលគ្មាននរណាចាប់បានទាន់ពេល។

អ្វីដែលយើងធ្វើ

យើង audit harness ទាំងមូល — ការគ្រប់គ្រង context ការបញ្ជូនឧបករណ៍ agent loop guardrails និងការផ្ទៀងផ្ទាត់ — បន្ទាប់មករចនាចំណុចខ្សោយឡើងវិញ។ អ្នកទទួលបានរបាយការណ៍ច្បាស់អំពីអ្វីដែលផុយ និងប្រព័ន្ធរឹងមាំដែលមានឥរិយាបថដូចគ្នាក្នុង production ដូចក្នុង demo។

របៀបវាដំណើរការ

  1. 1

    គូសផែនទី loop

    យើងតាមដានរបៀប agent ប្រមូល context ធ្វើសកម្មភាព និងផ្ទៀងផ្ទាត់លទ្ធផល — និងកន្លែងដែលវាខូចពិតប្រាកដ។

  2. 2

    សាកល្បង harness

    យើងស្ទង់ context rot ការបរាជ័យឧបករណ៍ loops រត់ហួស និងគម្លាតក្នុង gate ផ្ទៀងផ្ទាត់របស់អ្នកជាមួយ input ជាក់ស្ដែង adversarial។

  3. 3

    រចនាចំណុចខ្សោយឡើងវិញ

    យុទ្ធសាស្ត្រ compaction និង context ឧបករណ៍មានវិសាលភាព circuit breakers ដែនកំណត់ការធ្វើម្ដងទៀត និងអ្នកផ្ទៀងផ្ទាត់ឯករាជ្យ — សាងសង់ក្នុង harness មិនមែន prompt។

  4. 4

    ប្រគល់ភស្តុតាង

    របាយការណ៍រកឃើញដែលផ្ដល់អាទិភាព harness រឹងមាំ និង evals ដែលបញ្ជាក់ថាវានៅតែជួសជុល។

Agent ដែលអ្នកអាចទុកចិត្តឱ្យដំណើរការដោយគ្មានអ្នកមើល — ការបរាជ័យតិចជាង ថ្លៃ token ទាបជាង និង gate ផ្ទៀងផ្ទាត់ដែលអ្នកហ៊ានភ្នាល់ការ release។

02

ក្រុមចែកចាយដែលបង្កប់

វិស្វករ AI agentic មានបទពិសោធន៍ បង្កប់ក្នុងអង្គការអ្នក ship ចាប់ពីថ្ងៃដំបូង។

បញ្ហា

អ្នកដឹងថា agent អាចផ្លាស់ប្ដូររបៀបអ្នកសាងសង់ — ប៉ុន្តែអ្នកគ្មានបទពិសោធន៍ផ្ទៃក្នុងធ្វើវាដោយសុវត្ថិភាព ហើយការជួលក្រុមពេញសម្រាប់ការភ្នាល់មិនទាន់បង្ហាញ យឺតពេក និងហានិភ័យពេក។

អ្វីដែលយើងធ្វើ

យើងបង្កប់ក្រុមតូច ជាន់ខ្ពស់ដែលស្គាល់រួចរបៀបរចនា loops រៀបចំ sub-agents សរសេរ specs និង evals និង ship សូហ្វវែរ agentic production។ ពួកគេធ្វើការក្នុង codebase និង workflow របស់អ្នក ហើយទុកមនុស្សរបស់អ្នកមានសមត្ថភាពជាងពេលពួកគេមកដល់។

របៀបវាដំណើរការ

  1. 1

    កំណត់វិសាលភាពការងារ

    យើងកំណត់គម្រោងឥទ្ធិពលខ្ពស់ដំបូងជាមួយគ្នា — អ្វីមួយពិត ship បាន និងសក្ដិសម។

  2. 2

    បង្កប់ក្រុម

    វិស្វករ AI agentic ជាន់ខ្ពស់ចូលរួម repo standup និងឧបករណ៍របស់អ្នក — ធ្វើការជាផ្នែកនៃក្រុមរបស់អ្នក មិនមែនប្រអប់ខ្មៅ។

  3. 3

    Ship ជា loops

    Spec សាងសង់ ផ្ទៀងផ្ទាត់ ship — ក្នុងការធ្វើម្ដងទៀតតឹង ដោយ harness និង evals សាងសង់ចូលតាំងពីដើម។

  4. 4

    ផ្ទេរកម្មសិទ្ធិ

    យើងចងក្រងប្រព័ន្ធ និងបង្កើនជំនាញវិស្វករអ្នកពេលយើងធ្វើ ដូច្នេះការងារនៅគង់វង្សលើសពីការចូលរួម។

សូហ្វវែរ agentic production ដែល ship លើ timeline ពិត — និងក្រុមផ្ទៃក្នុងដែលអាចបន្តវាដោយគ្មានយើង។

03

ការបណ្ដុះបណ្ដាល និងការសាងសង់សមត្ថភាព

សិក្ខាសាលា និងការបង្កើនជំនាញដែលប្រែវិស្វកររបស់អ្នកទៅជាអ្នកសាងសង់ AI agentic។

បញ្ហា

អ្នកអភិវឌ្ឍរបស់អ្នកមានសមត្ថភាព ប៉ុន្តែ agentic AI ជាជំនាញខុសគ្នា — ការរចនា loop វិស្វកម្ម context specs និងការផ្ទៀងផ្ទាត់ — ហើយវគ្គសិក្សាអនឡាញទូទៅមិនបង្រៀនរបៀប ship វាលើ stack និងបញ្ហារបស់អ្នក។

អ្វីដែលយើងធ្វើ

យើងដំណើរការសិក្ខាសាលាដៃ និងការបង្កើនជំនាញរចនាសម្ព័ន្ធដែលសម្របទៅក្រុម និង codebase របស់អ្នក — ពីមូលដ្ឋាននៃរបៀប agent វែកញែក ទៅលំនាំ harness ដែលធ្វើឱ្យពួកវាអាចទុកចិត្ត។ ជាក់ស្ដែង ផ្អែកលើគម្រោង និងចាក់គ្រឹះក្នុងបរិបទអាស៊ីអាគ្នេយ៍ដែលក្រុមអ្នកធ្វើការពិតប្រាកដ។

របៀបវាដំណើរការ

  1. 1

    វាយតម្លៃក្រុម

    យើងវាស់កន្លែងដែលវិស្វកររបស់អ្នកនៅ និងអ្វីដែលពួកគេត្រូវសាងសង់ — គ្មានកម្មវិធីសិក្សាមួយទំហំសម្រាប់ទាំងអស់។

  2. 2

    សិក្ខាសាលាដៃ

    វគ្គផ្អែកលើគម្រោងផ្ទាល់អំពីការរចនា loop វិស្វកម្ម context ការអភិវឌ្ឍ spec-driven និងការផ្ទៀងផ្ទាត់។

  3. 3

    សាងសង់លើ stack របស់អ្នក

    អ្នកសិក្សាអនុវត្តលំនាំនីមួយៗលើបញ្ហាពិតក្នុង codebase របស់អ្នក មិនមែនឧទាហរណ៍ប្រដាប់លេង។

  4. 4

    បង្កប់ការអនុវត្ត

    យើងទុក playbooks អនុសញ្ញា AGENTS.md និងទម្លាប់ពិនិត្យ ដូច្នេះសមត្ថភាពនៅជាប់។

វិស្វករដែលអាចរចនា ship និងថែទាំប្រព័ន្ធ agentic ដោយខ្លួនឯង — និងក្រុមដែលបន្តប្រសើរឡើងបន្ទាប់ពីយើងចាកចេញ។

ហេតុអ្វី Inference Loops

យើងរចនា loop មិនមែន hype

សម្មតិកម្មទាំងមូលរបស់យើងគឺថាតម្លៃក្នុង AI ទំនើបជាវិស្វកម្មជុំវិញ model — harness loop ការផ្ទៀងផ្ទាត់។ វាជាអ្វីដែលយើងសរសេរអំពី ហើយជាអ្វីដែលយើងសាងសង់។

សាងសង់សម្រាប់អាស៊ីអាគ្នេយ៍

យើងធ្វើការពីមូលដ្ឋានកម្ពុជា ហើយយល់ភាសា ឧបសគ្គ និងឱកាសរបស់តំបន់។ ក្រុមតូច មុតស្រួចនៅទីនេះអាចប្រកួតលើ output មិនមែនចំនួនបុគ្គលិក — ហើយយើងជួយពួកគេធ្វើវា។

យើងទុកអ្នកមានសមត្ថភាពជាង

យើងមិននៅទីនេះដើម្បីធ្វើឱ្យអ្នកពឹងផ្អែកលើយើងទេ។ រាល់ការចូលរួមផ្ទេរចំណេះដឹង ដូច្នេះក្រុមអ្នកកាន់កាប់ប្រព័ន្ធដែលយើងសាងសង់ជាមួយគ្នា យូរក្រោយយើងចាកចេញ។

តោះដាក់ agents ឱ្យធ្វើការ

ប្រាប់យើងពីអ្វីដែលអ្នកកំពុងសាងសង់ ឬអ្វីដែលមិនដំណើរការ។ យើងនឹងប្រាប់អ្នកដោយស្មោះត្រង់ថាតើយើងអាចជួយបាន — និងរបៀប។

ចាប់ផ្ដើមការសន្ទនា សួរសំណួរ

hello@inferenceloops.com