Service

AI Architecture & Engineering

Des systèmes d'IA prêts pour la production plutôt que des démos de prompts : du choix des modèles aux systèmes agentiques, MCP et plateformes d'inférence, jusqu'à l'intégration dans des systèmes en production.

  • LLMs
  • AI Agents
  • RAG
  • Model Integration
  • Inference Plattformen
  • Observability
  • Kostenkontrolle
  • MCP Server Development
  • Tool Integration
  • Agent Architecture
  • Browser Automation
  • Safety Guardrails
  • Human Approval Boundaries
  • Provider Orchestration
  • Failure Handling

Exploiter des systèmes d’IA en production relève de l’ingénierie système, et non de l’optimisation de prompts. Nous concevons et construisons des architectures d’IA intégrées aux systèmes existants : avec des choix de modèles définis, une évaluation fiable, des interfaces propres et des coûts maîtrisés.

Prestations

  • Conception de systèmes d’IA : analyse de cas d’usage, choix des modèles, architecture
  • Intégration de LLM, d’agents et de pipelines RAG dans des produits existants
  • Mise en place de plateformes d’inférence – y compris l’infrastructure GPU et les modèles de coûts
  • Concepts d’évaluation et d’observabilité pour une qualité continue

Agentic Systems & MCP

Les agents ne valent que par leurs limites d’action. Riegel Systems développe des systèmes agentiques et des serveurs MCP avec :

  • MCP Server Development – outils, transports et gestion de session selon le Model Context Protocol
  • Agent Architecture – des agents structurés plutôt que des appels d’outils libres
  • Tool Integration & Provider Orchestration – systèmes multi-fournisseurs avec modèle de données unifié
  • Browser Automation – automatisation basée sur Playwright dans le cadre de listes d’autorisation de domaines
  • Safety Guardrails – blocage des actions contraignantes, aucun paiement, aucune donnée personnelle
  • Human Approval Boundaries – arrêt avant les étapes engageantes, human-in-the-loop
  • Observability & Failure Handling – circuit breaker, rate limiting, métriques et preuves

Livrables

  • Zielarchitektur für den AI-Anwendungsfall
  • Evaluierte Modellauswahl inkl. Begründung
  • Produktionsfähige Inferenz-Umgebung
  • Monitoring, Evaluation und Kostenüberwachung

Tarifs sur demande – selon le périmètre et l'architecture.