Få AI inn i ditt eget produkt og dine systemer — og hold det pålitelig
Agenter, gjenfinning over dine egne dokumenter, LLM-funksjoner i et eksisterende produkt eller arbeidsflyt — bygget for å kjøre i produksjon, med evalueringen og sikringene som holder en språkmodell ærlig, ikke bare imponerende i en demo.
Det du får igjen
AI som leveres, ikke bare demonstreres
Gapet mellom en flott demo og et system du kan stole på i produksjon er der de fleste AI-prosjekter stopper opp. Det gapet — pålitelighet, kostnad, observerbarhet — er arbeidet vi gjør.
Svar forankret i dine egne data
Gjenfinning (RAG) over dokumentene, kontraktene eller kunnskapsbasen din, slik at modellen svarer ut fra dine fakta i stedet for å finne på.
Målt, ikke håpet på
Vi bygger evalueringsharnesser som scorer modelloutput mot reelle data, slik at du vet når en endring gjorde ting bedre — eller verre — i stedet for å gjette.
Kostnad og sikkerhet under kontroll
Token-kostnader ført per kjøring, prompt-injeksjon behandlet som en reell trussel, og verktøytilgang låst ned — den operasjonelle siden som avgjør om AI er trygt å slå på.
Slik bygger vi det
Vi behandler en LLM som en komponent i et system, ikke hele systemet. Rundt den ligger delene som gjør den til å stole på: gjenfinning så den svarer ut fra dine data, verktøybruk med eksplisitte grenser, en evalueringsharness som måler output mot reelle eksempler, og kostnads- og feilovervåking i produksjon. Prompt-injeksjon og upålitelig input designes for fra start — ekstern tekst gjerdes inn som data, aldri som instruksjoner.
Slik bygger Agentas sine egne LLM-systemer — en headless speider som vurderer annonser og anbud med hvert verktøy eksplisitt nektet og all ekstern tekst gjerdet inn som data, en forskningsplattform som klassifiserer selskapsmeldinger og validerer hvert signal statistisk før det stoles på. Den samme ingeniørkunsten går inn i ditt produkt.
Les hvordan vi jobber →Det du kan stole på
- Modell-agnostisk: vi bruker Claude og andre frontmodeller der de passer, og åpne modeller der de passer bedre.
- Vi er en AI-native praksis — hele denne nettsiden er bygget og driftet med AI i loopen, og det er derfor ledetidene er korte og iterasjonene raske.
- Der data ikke kan gå til en offentlig sky, kan det samme systemet kjøre som privat AI på din egen maskinvare — tilbudt som et alternativ for energi, helse og offentlig sektor.
LLM-systemer vi drifter i produksjon
Fra en sandkasset speider som vurderer markedsplass- og anbudsannonser med en headless LLM, til en markedsanalyse-plattform som klassifiserer offisielle meldinger og porter hvert signal bak statistisk validering — ekte systemer, med ekte trafikk. Se AI og Innovasjon-seksjonen.
Se arbeidet →Det bedrifter søker etter
Noe av det norske bedrifter taster inn i Google når de trenger dette — vist her som vanlig innhold, ikke skjulte søkeord.
Spørsmål
Kan dere legge AI inn i programvaren vi allerede har?
Som regel ja. Mest LLM-arbeid er en integrasjon inn i et eksisterende produkt eller arbeidsflyt gjennom API-et eller databasen, ikke en ombygging. Vi starter med å finne det ene stedet AI gjør nytte for seg og bygger utover derfra.
Hvordan hindrer dere at modellen finner på ting?
Gjenfinning forankrer svarene i dine egne data, og en evalueringsharness måler hvor ofte outputen er riktig mot reelle eksempler. Du får tall, ikke løfter — og vi designer systemet slik at et feil svar feiler trygt fremfor stille.
Hvilken modell bruker dere?
Den som passer jobben. Vi jobber med Claude og andre frontmodeller, og med åpne modeller (Llama, Mistral, Qwen) når kostnad, ventetid eller datasuverenitet peker dit. Du er ikke låst til én leverandør.
Hva med prompt-injeksjon og sikkerhet?
Vi behandler det som en operasjonell virkelighet, ikke en fotnote. Ekstern tekst gjerdes inn som data fremfor instruksjoner, verktøytilgang nektes som standard og gis eksplisitt, og hver kjøring sandkasses. Slik bygger vi våre egne LLM-systemer.
Har du et prosjekt i tankene?
Fortell oss hva du prøver å få til — du får en ærlig vurdering av gjennomførbarhet, og en rask en.
Ta kontakt