Sistemi applicati: la nostra architettura, messa alla prova in operazioni reali.
La nostra ricerca descrive come un'azienda possa funzionare con agenti IA coordinati, con ogni azione rilevante controllata da regole fisse e approvata da una persona. I sistemi applicati sono il luogo in cui costruiamo questa architettura per operazioni reali. Ognuno parte da un problema operativo, usa una progettazione multi-agente governata ed è misurato rispetto a limiti dichiarati. Il cliente ottiene un sistema funzionante. Noi otteniamo la prova di ciò che regge in produzione e di ciò che non regge.
Se sa già di quale sistema ha bisogno, possiamo definirne direttamente l'ambito. Non è richiesto alcun audit.
Perché il lavoro applicato fa parte della ricerca.
| Framework | Cosa verificano i sistemi applicati |
|---|---|
| AMEA (architettura) | Se gli agenti possono preparare, instradare e controllare lavoro reale, con controlli deterministici prima che qualsiasi cosa venga confermata |
| AMES (sicurezza) | Se gli agenti possono agire sui sistemi aziendali senza detenere credenziali, anche con input ostili |
| AMEG (governance) | Se si può dimostrare che ogni azione è conforme e viene registrata in un audit trail |
| AMEE (economia) | Se il costo operativo si sposta davvero dal personale al calcolo una volta automatizzato il coordinamento |
I risultati del lavoro applicato confluiscono nei framework, compresi i loro limiti dichiarati.
Cosa costruiamo e cosa dimostra ciascun sistema.
| Area di competenza | Problema operativo | Sistema e architettura | Tecnicamente rilevante perché | Dimostra | Evidenze |
|---|---|---|---|---|---|
| Coordinamento multi-agente governato | Il lavoro passa tra persone, strumenti e controlli, e la maggior parte del costo sta in questo coordinamento | Orchestrazione multi-agente con contratti tipizzati, cicli di convalida e instradamento delle approvazioni per le fasi rilevanti | L'output degli agenti non viene mai accettato direttamente: viene convalidato, ritentato e, se fallisce ancora, passato a una persona | Il modello AMEA: l'IA prepara, controlli fissi verificano, una persona approva | Piattaforma operativa agentica MCP; pipeline autocorrettive; pianificazione multi-agente |
| Accesso sicuro agli strumenti per agenti (MCP) | Gli agenti hanno bisogno di database, API e documenti, ma non devono detenerne le chiavi | Server MCP personalizzati con input tipizzati e permessi circoscritti. I calcoli vengono eseguiti in modo deterministico nel database, non nel modello | Il modello non vede mai le credenziali, e i numeri provengono da codice deterministico, non da testo generato | Il principio AMES di isolamento delle credenziali, in sistemi funzionanti | Assistente per dati sanitari; flussi di lavoro finanziari multilingue |
| Sistemi di conoscenza verificabili | Le risposte tratte da documenti interni devono essere tracciabili e corrette in modo misurabile | Ricerca ibrida per vettori densi e parole chiave, con fonti mostrate e valutazione prima del lancio | La qualità delle risposte viene misurata, non presunta | Che la ricerca possa rispettare uno standard di valutazione prima che le persone vi facciano affidamento | Ricerca di documenti finanziari; assistente per procedure operative; copilota finanziario |
| Pipeline per documenti, voce e immagini | Input non strutturati (fatture, chiamate, immagini) entrano nelle operazioni senza essere controllati | Estrazione basata sul layout, diarizzazione dei parlanti e ispezione visiva, ciascuna seguita da una convalida | I casi a bassa confidenza vanno in una coda di revisione, e i limiti di accuratezza sono dichiarati | Dove l'automazione dovrebbe fermarsi e una persona dovrebbe subentrare | IA per documenti di fatturazione; diarizzazione vocale; rilevamento visivo dei difetti; receptionist vocale |
| Valutazione e osservabilità | L'IA già in produzione spesso funziona senza misurazioni né tracciamento | Valutazione riproducibile in container, tracciamento e rilevamento delle anomalie con sintesi delle cause redatte dal modello | Il comportamento può essere riprodotto, confrontato e verificato | Il requisito AMEG che le azioni siano registrate e verificabili | Framework di benchmark per agenti; rilevamento predittivo dei guasti |
| Infrastruttura IA self-hosted | Dati e controllo devono restare nell'ambiente del cliente | Modelli open-weight su server GPU dedicati, orchestrazione indipendente dal modello | Il sistema funziona senza dipendere da un unico fornitore | L'indipendenza operativa come proprietà di progetto. Veda IA open source | Assistente ERP/CRM su modelli self-hosted |
| AdTech: clearing autonomo in un settore reale | Le decisioni pubblicitarie in tempo reale vengono prese alla velocità delle macchine, con denaro in gioco | L'architettura alla base dello studio applicato sul clearing, e cinque plugin IA in produzione nell'AdTech | È un settore in produzione in cui la verifica deve tenere il passo con la velocità delle macchine | AMEA in un settore in cui è già operativa. Il benchmark dello studio è un carico di lavoro sintetico | Studio applicato sul clearing; reviveadservermod.com |
Applicato a flussi di lavoro di settore come sinistri, recupero crediti, sottoscrizione e gestione delle pratiche nelle nostre pagine di settore. Realizzato dal nostro team di ingegneria e dalla nostra rete di delivery; nomi e cifre dei clienti restano riservati.
Invarianti di progetto: le stesse in ogni sistema.
- L'IA prepara, controlli fissi verificano, una persona approva tutto ciò che è rilevante. Veda AMEA.
- Gli agenti non detengono mai credenziali per pagamenti o sistemi centrali. Veda AMES.
- Ogni azione viene registrata in un audit trail. Veda AMEG.
- Indipendenti dal modello e installabili in self-hosting, così non è vincolato a un unico fornitore.
Tre modi di lavorare con la nostra tecnologia.
| Se… | Inizi con |
|---|---|
| sa quale sistema vuole realizzare | Un sistema applicato (questa pagina) |
| vuole sapere dove l'IA conviene prima di costruire | La diagnosi gratuita, poi l'Audit |
| vuole prima dimostrare un flusso di lavoro in produzione | Un Pilota |
Definito, costruito per fasi, consegnato.
| Fase | Cosa succede |
|---|---|
| 01 Definizione | Una breve call, poi un ambito scritto: cosa fa il sistema, cosa non deve mai fare, come si misura il successo e il prezzo. |
| 02 Sviluppo per fasi | Demo funzionanti a ogni fase, così vede subito i progressi e può cambiare direzione. |
| 03 Verifica | Test, controlli di qualità sulle risposte dell'IA e punti di approvazione su tutto ciò che è rilevante, prima del lancio. |
| 04 Consegna | Codice, documentazione e una presentazione guidata. I risultati specifici del flusso di lavoro che realizziamo per Lei sono di Sua proprietà. |
| 05 Supporto | Supporto facoltativo o una collaborazione di ingegneria continuativa dopo il lancio. |
Tre modi di lavorare con noi.
| Modello | Ideale per | Prezzi |
|---|---|---|
| Progetto ad ambito fisso | Un sistema di IA chiaramente definito | Prezzo fisso, concordato nell'ambito scritto |
| Collaborazione di ingegneria continuativa | Una sequenza di sistemi sulla stessa architettura | Canone mensile per una capacità concordata |
| Pilota | Dimostrare un flusso di lavoro prima di un'adozione più ampia | Da 5.200 € / 6.000 $. Veda Servizi. |
I progetti vengono quotati dopo una call di definizione. Non pubblichiamo tariffe giornaliere.
Se un progetto rivela un'opportunità operativa più ampia, l'Operational Leverage Audit è il passo successivo naturale, ma non è mai obbligatorio.
Domande frequenti
Perché un laboratorio di ricerca accetta progetti per clienti?
Perché i framework devono reggere nelle operazioni reali. I sistemi applicati mettono alla prova l'architettura con vincoli reali, e ciò che impariamo torna nella ricerca. I clienti ottengono un sistema governato e funzionante.
Dobbiamo fare prima la diagnosi o l'Audit?
No. Se sa cosa vuole realizzare, possiamo definirlo direttamente come progetto.
Di chi è il codice?
I risultati specifici del flusso di lavoro che realizziamo per Lei sono di Sua proprietà. Noi manteniamo i nostri framework e strumenti preesistenti. I termini esatti sono nell'ambito scritto.
Quali modelli di IA usate?
Siamo indipendenti dal modello: modelli di frontiera, modelli più piccoli o modelli open-weight self-hosted, scelti in base al compito.
Può funzionare sui nostri server?
Sì. L'intero stack è installabile in self-hosting.
Realizzate siti web generici o app mobili?
No. Secular Labs realizza solo sistemi AI-native. Lo sviluppo software generico è gestito dalla nostra società sorella DJAX su djaxtech.com.
Come definite i prezzi?
Dopo una breve call di definizione inviamo un ambito scritto con un prezzo fisso, oppure un canone mensile per il lavoro continuativo.