Wat wij doen
Drie uitkomsten, ingebouwd in elk systeem
Wij ontwerpen en bouwen AI-systemen die onder uw controle blijven, met elk model werken en laten zien wat ze kosten en opleveren. Elk onderdeel begint met wat de uitkomst voor uw organisatie betekent, dan hoe wij die bouwen, en dan wat u zelf kunt controleren.
Onder controle
Uw AI handelt alleen binnen de grenzen die u stelt. Elke agent komt alleen bij de tools en data die hij heeft gekregen, een mens keurt de acties goed die ertoe doen, en elke actie wordt vastgelegd. Vraagt een klant, een auditor of een toezichthouder hoe uw AI wordt beheerst, in welk rechtsgebied ook, dan kunt u het laten zien. Wij behandelen de EU AI Act, ISO/IEC 42001 en het NIST AI RMF als uitgangspunten voor het ontwerp en vertalen ze naar concrete beslissingen in het systeem.
Hoe wij het bouwen
Grenzen voor agents: permissiescopes per tool, human-in-the-loop-goedkeuringsbeleid voor ingrijpende acties, data-isolatie en retrieval-scoping per tenant, en audit logging van wat elke agent deed en wie dat goedkeurde.
Beveiliging die in het ontwerp zit en v贸贸r de lancering is getest: threat modelling, hardening van datapipelines en retrieval, en grensbewaking tussen agents, tools en data. Agents worden getest op misbruik: misbruik van toolketens, vertrouwen dat over meerdere stappen wordt opgebouwd, prompt injection, data poisoning en exfiltratie. Wij hebben Ziran gemaakt en onderhouden het: onze open-source tool voor securitytesten van agents.
Regelgeving gelezen als engineering: de regels en standaarden die voor u gelden, gekoppeld aan de beheersmaatregelen in het systeem. Bijvoorbeeld risicoclassificatie onder artikel 6 van de EU AI Act, routes voor conformiteitsbeoordeling en technische documentatie volgens bijlage IV, AI-managementsystemen volgens ISO/IEC 42001, en het NIST AI RMF.
Volledige lijst van tools: Onder controle
Methoden
Testtools
Frameworks
Regelgeving en standaarden
Wat u kunt controleren
Vraag de permissiescope van elke agent op en het logboek van wie wat heeft goedgekeurd. Lees de resultaten van de securitytesten en de bevindingen die wij hebben opgelost. Ziran, de tool waarmee wij agents testen, is open source, dus u kunt precies nalezen wat het test.
Volledig van u
Wij hebben geen partnerschap of wederverkoopovereenkomst met een modelleverancier, cloud of platform, dus de architectuur wordt ontworpen rond uw behoeften. U bent eigenaar van de architectuur, de code en de kennis erachter. Uw team kan het systeem zonder ons beheren en aanpassen, en als er een beter of goedkoper model komt, kan dat het huidige vervangen.
Hoe wij het bouwen
E茅n referentiearchitectuur en 茅茅n set standaarden voor elk team dat AI bouwt. Patronen voor retrieval over bedrijfsdata, tool use, multi-agent orkestratie en model serving in de cloud en aan de edge, met MLOps- en LLMOps-standaarden.
Modellen zitten achter interfaces die het systeem beheert, zodat een model kan worden vervangen en opnieuw ge毛valueerd zonder te herbouwen wat eromheen staat. Agents verbinden via open protocollen: MCP voor toegang tot tools en data, A2A voor agents die over systemen heen samenwerken.
Beslissingen worden vastgelegd als architecture decision records, met C4-diagrammen waar dat helpt. Keuzes tussen zelf bouwen en kopen, en platformkeuzes, komen met de afwegingen op papier. Code wordt geschreven in uw repository, in commits die uw team beoordeelt, en overgedragen met documentatie en draaiboeken.
Volledige lijst van tools: Volledig van u
Architectuurmethoden
Open protocollen
AI- en agentframeworks
Modelplatforms
Cloud en infrastructuur
Data- en vectoropslag
Backend en API's
Programmeertalen
Wat u kunt controleren
De code en de beslisdocumenten staan in uw repository. Vraag uw engineers het systeem te draaien aan de hand van de draaiboeken, of het model in een testomgeving te vervangen en de resultaten te vergelijken.
Aantoonbare waarde
Elk AI-systeem moet kunnen laten zien wat het kost en wat het oplevert. Wij spreken de meetpunten v贸贸r de bouw met u af, in de termen die uw organisatie al gebruikt, en volgen ze vanaf de eerste release. Beslissingen om een systeem uit te breiden, aan te passen of te stoppen kunnen dan op bewijs rusten.
Hoe wij het bouwen
Kosten in kaart gebracht per systeem: wat elk systeem kost om te draaien, waar het geld naartoe gaat, en welk model, team of use case de kosten bepaalt.
Evaluatiesuites met nulmetingen, vastgesteld v贸贸r de lancering, zodat elke wijziging van model, prompt of tool tegen dezelfde lat wordt gelegd. Betrouwbaarheidsdoelen met budgetten per fase, en acceptatiecriteria die v贸贸r de lancering zijn afgesproken.
Observability en evaluatie met tools als MLflow, Langfuse en LangSmith, gekozen om aan te sluiten op wat u al gebruikt.
Volledige lijst van tools: Aantoonbare waarde
Meetpunten
MLOps en evaluatie
Wat u kunt controleren
Elke beoordeling laat zien wat elk systeem kost om te draaien, voor zover uw factuurgegevens dat tonen.
Tools waarmee wij werken. Wij kiezen per systeem; geen ervan is een vereiste.
Begin met een gesprek van 30 minuten
Vertel ons welke AI u inzet en waar die naartoe gaat. Wij vertellen u welke van de drie uitkomsten als eerste aandacht nodig heeft.
Plan een gesprek van 30 minuten