Toegepaste systemen: onze architectuur, getest in echte operaties.
Ons onderzoek beschrijft hoe een bedrijf kan draaien op gecoördineerde AI-agents, waarbij elke ingrijpende actie wordt gecontroleerd door vaste regels en goedgekeurd door een mens. In toegepaste systemen bouwen wij die architectuur voor echte operaties. Elk systeem begint bij een operationeel probleem, gebruikt een beheerst multi-agentontwerp en wordt gemeten tegen vooraf vermelde grenzen. De klant krijgt een werkend systeem. Wij krijgen bewijs van wat in productie standhoudt en wat niet.
Weet u al welk systeem u nodig hebt, dan kunnen wij de scope direct bepalen. Een audit is niet vereist.
Waarom toegepast werk deel uitmaakt van het onderzoek.
| Framework | Wat toegepaste systemen testen |
|---|---|
| AMEA (architectuur) | Of agents echt werk kunnen voorbereiden, routeren en controleren, met deterministische controles voordat iets definitief wordt |
| AMES (beveiliging) | Of agents in bedrijfssystemen kunnen handelen zonder inloggegevens te bezitten, ook bij kwaadwillende input |
| AMEG (governance) | Of van elke actie kan worden aangetoond dat die voldoet aan de regels en of die in een audittrail wordt vastgelegd |
| AMEE (economie) | Of operationele kosten werkelijk verschuiven van personeel naar rekenkracht zodra coördinatie is geautomatiseerd |
Resultaten uit toegepast werk vloeien terug naar de frameworks, inclusief hun vermelde grenzen.
Wat wij bouwen, en wat elk systeem aantoont.
| Capaciteitsgebied | Operationeel probleem | Systeem en architectuur | Technisch relevant omdat | Toont aan | Bewijs |
|---|---|---|---|---|---|
| Beheerste coördinatie tussen meerdere agents | Werk gaat heen en weer tussen mensen, tools en controles, en de meeste kosten zitten in die coördinatie | Multi-agentorkestratie met getypeerde contracten, validatielussen en goedkeuringsroutes voor ingrijpende stappen | Output van agents wordt nooit direct vertrouwd: die wordt gevalideerd, opnieuw geprobeerd en aan een mens voorgelegd als die nog steeds faalt | Het AMEA -patroon: AI bereidt voor, vaste controles verifiëren, een mens keurt goed | MCP-platform voor agentic operaties; zelfcorrigerende pipelines; planning met meerdere agents |
| Veilige tooltoegang voor agents (MCP) | Agents hebben databases, API's en documenten nodig, maar mogen de sleutels ervan niet bezitten | Eigen MCP-servers met getypeerde inputs en afgebakende rechten. Berekeningen draaien deterministisch in de database, niet in het model | Het model ziet nooit inloggegevens, en getallen komen uit deterministische code, niet uit gegenereerde tekst | Het AMES -principe van isolatie van inloggegevens, in werkende systemen | Data-assistent voor de zorg; meertalige financiële workflows |
| Onderbouwde kennissystemen | Antwoorden uit interne documenten moeten herleidbaar en aantoonbaar juist zijn | Hybride zoeken met dense vectors en trefwoorden, met getoonde bronnen en evaluatie vóór de lancering | Antwoordkwaliteit wordt gemeten, niet aangenomen | Dat retrieval aan een evaluatiestandaard kan worden gehouden voordat mensen erop vertrouwen | Zoeken in financiële documenten; SOP-assistent; financiële copilot |
| Pipelines voor documenten, spraak en beeld | Ongestructureerde input (facturen, gesprekken, afbeeldingen) komt ongecontroleerd in de operaties terecht | Lay-outbewuste extractie, sprekerdiarisatie en visuele inspectie, telkens gevolgd door validatie | Gevallen met lage zekerheid gaan naar een beoordelingswachtrij, en nauwkeurigheidsgrenzen worden vermeld | Waar automatisering moet stoppen en een mens het moet overnemen | Document-AI voor facturen; sprekerdiarisatie; visuele detectie van defecten; spraakgestuurde receptionist |
| Evaluatie en observeerbaarheid | AI die al in productie is, draait vaak zonder meting of tracering | Reproduceerbare evaluatie in containers, tracering en anomaliedetectie met door het model opgestelde samenvattingen van de hoofdoorzaak | Gedrag kan worden gereproduceerd, vergeleken en geaudit | De AMEG -eis dat acties worden vastgelegd en controleerbaar zijn | Benchmarkframework voor agents; voorspellende storingsdetectie |
| Zelf gehoste AI-infrastructuur | Data en controle moeten in de omgeving van de klant blijven | Open-weight-modellen op dedicated GPU-servers, modelonafhankelijke orkestratie | Het systeem draait zonder afhankelijkheid van één aanbieder | Operationele onafhankelijkheid als ontwerpeigenschap. Zie Open-source AI | ERP/CRM-assistent op zelf gehoste modellen |
| AdTech: autonome clearing in een live domein | Realtime advertentiebeslissingen worden op machinesnelheid genomen, met geld op het spel | De architectuur achter de toegepaste clearingstudie, en vijf AI-plug-ins live in AdTech-productie | Het is een productiedomein waarin verificatie de machinesnelheid moet bijhouden | AMEA in een domein waar het al draait. De benchmark van de studie is een synthetische werklast | Toegepaste clearingstudie; reviveadservermod.com |
Toegepast op sectorworkflows zoals claims, incasso, acceptatie en dossierverwerking op onze sectorpagina's. Gebouwd door ons engineeringteam en ons leveringsnetwerk; namen en cijfers van klanten blijven vertrouwelijk.
Ontwerpinvarianten: op elk systeem hetzelfde.
- AI bereidt voor, vaste controles verifiëren, een mens keurt goed bij alles wat ingrijpend is. Zie AMEA.
- Agents bezitten nooit inloggegevens voor betalingen of kernsystemen. Zie AMES.
- Elke actie wordt vastgelegd in een audittrail. Zie AMEG.
- Modelonafhankelijk en zelf te hosten, zodat u niet vastzit aan één aanbieder.
Drie manieren om met onze technologie te werken.
| Als u… | Begin met |
|---|---|
| weet welk systeem u wilt laten bouwen | Een toegepast systeem (deze pagina) |
| wilt weten waar AI loont voordat u gaat bouwen | De gratis diagnose, daarna de Audit |
| eerst één workflow in productie wilt bewijzen | Een pilot |
Afgebakend, in fasen gebouwd, overgedragen.
| Stap | Hoe het verloopt |
|---|---|
| 01 Scope | Een kort gesprek, daarna een schriftelijke scope: wat het systeem doet, wat het nooit mag doen, hoe succes wordt gemeten en de prijs. |
| 02 Bouwen in fasen | Werkende demo's in elke fase, zodat u de voortgang vroeg ziet en kunt bijsturen. |
| 03 Verifiëren | Tests, kwaliteitscontroles op AI-antwoorden en goedkeuringspoorten voor alles wat ingrijpend is, vóór de lancering. |
| 04 Overdragen | Code, documentatie en een toelichting. U bent eigenaar van de workflowspecifieke resultaten die wij voor u bouwen. |
| 05 Ondersteunen | Optionele ondersteuning of een doorlopend engineeringpartnerschap na de lancering. |
Drie manieren om met ons samen te werken.
| Model | Het meest geschikt voor | Prijs |
|---|---|---|
| Project met vaste scope | Een duidelijk omschreven AI-systeem | Vaste prijs, afgesproken in de schriftelijke scope |
| Doorlopend engineeringpartnerschap | Een reeks systemen op dezelfde architectuur | Maandelijks bedrag voor een afgesproken capaciteit |
| Pilot | Eén workflow bewijzen vóór een bredere uitrol | Vanaf € 5.200 / $ 6.000. Zie Trajecten. |
Voor projecten maken wij een offerte na een scopinggesprek. Wij publiceren geen dagtarieven.
Brengt een project een grotere operationele kans aan het licht, dan is de Operational Leverage Audit de logische volgende stap, maar die is nooit verplicht.
Veelgestelde vragen
Waarom neemt een onderzoekslab klantprojecten aan?
Omdat de frameworks in echte operaties moeten standhouden. Toegepaste systemen testen de architectuur onder echte omstandigheden, en wat wij leren, vloeit terug naar het onderzoek. Klanten krijgen een beheerst, werkend systeem.
Moeten we eerst de diagnose of de Audit doen?
Nee. Weet u wat er gebouwd moet worden, dan kunnen wij het direct als project afbakenen.
Wie is eigenaar van de code?
U bent eigenaar van de workflowspecifieke resultaten die wij voor u bouwen. Wij behouden onze bestaande frameworks en tools. De exacte voorwaarden staan in de schriftelijke scope.
Welke AI-modellen gebruikt u?
Wij zijn modelonafhankelijk: frontiermodellen, kleinere modellen of zelf gehoste open-weight-modellen, gekozen per taak.
Kan het op onze eigen servers draaien?
Ja. De volledige stack is zelf te hosten.
Bouwt u ook algemene websites of mobiele apps?
Nee. Secular Labs bouwt uitsluitend AI-native systemen. Algemene softwareontwikkeling verzorgt ons zusterbedrijf DJAX via djaxtech.com.
Hoe bepaalt u de prijs?
Na een kort scopinggesprek sturen wij een schriftelijke scope met een vaste prijs, of een maandelijks bedrag voor doorlopend werk.