COGNITIVE AUTOMATION
Agenți AI Autonomi. Fluxuri B2B executate asincron.
Implementăm sisteme AI capabile de reasoning multi-step și "tool calling". Agenții noștri nu doar generează text, ci iau decizii, apelează API-uri externe, scriu cod sau declanșează webhook-uri pentru a rezolva task-uri operaționale complexe, fără intervenție umană continuă.
Blocaje pe care le eliminăm
Scripturi fragile și cron-uri rigide
Automatizările clasice crapă la primul CSS selector schimbat sau response shape modificat. Cron-urile rulează pe orar fix, nu pe semnal — și nu știu să se adapteze. Agenții se calibrează dinamic: când schema unui API se schimbă, agentul detectează și își ajustează strategia, nu pică în loop de retry-uri.
Echipe IT/Ops sufocate de triaj
Timpul scurs pe task-uri L1 e timpul în care echipa de inginerie nu construiește. Resetări de parolă, normalizare log-uri, citire de runbook pentru a răspunde la același tichet de 50 de ori — astea sunt sarcinile pe care agentul le preia. Operatorii rămân pe excepții reale, nu pe coada de cereri repetitive.
Risc de eroare umană la data entry
Mutarea manuală a datelor din 4 Excel-uri într-un SQL sau CRM produce inconsistențe care costă zile de reconciliere. Tipo-uri în SKU, formate de dată amestecate, câmpuri obligatorii lipsă. Agentul nu obosește și nu greșește la copy-paste — dar lasă audit trail pe fiecare scriere.
Ce câștigi concret
Tool Calling & API Execution
Agenți instruiți să interacționeze direct cu infrastructura ta, modificând baze de date sau trimițând emailuri conform unor reguli stricte.
Orchestrare Multi-Agent
Sisteme în care agenți specializați colaborează asincron (ex: un agent extrage date, altul validează, altul raportează).
Human-in-the-Loop
Protocoale de siguranță care necesită aprobare umană (manual override) pentru acțiunile critice sau ireversibile.
Cum lucrăm
- 01
Orchestrare & Tool Calling
Stack Python — LangChain, CrewAI sau MCP, ales după complexitate. Definim explicit ce unelte are agentul: API-uri interne autentificate, interogări SQL strict read-only (sau write cu approval), webhooks pentru evenimente externe. Nimic nu se execută fără declarare în tool registry — zero surprise calls.
- 02
Prompt Engineering & Validare
Nu lăsăm modelul să „ghicească" pașii. System prompts construite ca state machines — fiecare rută posibilă pre-validată cu test cases reale. Output-ul agentului trece printr-un schema validator (JSON schema / Zod) înainte să ajungă la layer-ul de execuție. Drift-ul de comportament e detectat la prima rulare, nu în producție peste 3 săptămâni.
- 03
React Dashboard & Human-in-the-Loop
Pentru orice acțiune mutantă (DELETE, UPDATE sensitive, email trimis în nume oficial), agentul se oprește, pregătește draft-ul cu payload complet și solicită aprobare via dashboard SPA în React. Operatorul vede ce s-ar întâmpla, audit trail-ul, sursele consultate — și decide cu un click. Approve / Reject / Edit, fără să copieze comenzi în terminal.
Agent de triaj și rezoluție pentru IT intern & DevOps
Am înlocuit colecția de scripturi Bash + cron-uri cu un agent care monitorizează log-urile aggregator (Loki / Datadog), identifică excepțiile recurente, caută rezolvarea în runbook-urile interne (RAG peste documentația tehnică) și pregătește un draft de remediere — patch de config, comandă de restart sau ticket Jira escaladat. Echipa de IT/Ops aprobă cu un click. Triaj-ul nocturn nu mai cere oncall manual la fiecare alertă.
- Timp alocat task-urilor L1
- -70%
- Aprobare manuală necesară la push
- 100%
- Integrare continuă fără intervenție
- ZeroOps
Întrebări frecvente
Poate agentul să șteargă sau să strice date din greșeală?
Imposibil prin design. Toate acțiunile mutante (write, DELETE, UPDATE) sunt blocate de Human-in-the-Loop — agentul pregătește draft-ul, dashboard-ul afișează diff-ul, omul apasă Approve. Plus RBAC strict la nivel de tool — agentul nu are credențiale care depășesc scope-ul agreat. Zero override automat.Prin ce diferă de un simplu ChatGPT?
ChatGPT e o interfață de chat. Un agent autonom BaseTech folosește tool use pentru a executa cod, a apela API-uri și a naviga asincron prin stack-ul tău corporativ — toate sub un protocol pe care îl scriem și îl validăm noi. Chat-ul răspunde la prompt. Agentul livrează rezultatul.Ce se întâmplă când agentul întâlnește o excepție necunoscută?
Fail-safe: agentul nu improvizează. Loggează cazul în Sentry sau alerting-ul tău, atașează contextul complet (input, tool calls făcute, output parțial, stack trace) și escaladează la operator uman cu prioritate marcată. Tăcerea agentului e zgomot pentru sistem — nimic nu se pierde.