Agenti IA e Sistemi Agentici
Agenti IA Guidati da Specifiche con il Nostro Framework Multi-Agente Proprietario
Costruiamo agenti IA production-grade utilizzando una metodologia guidata da specifiche e il nostro framework multi-agente proprietario. Sviluppo proxy MCP, skills personalizzati, flussi orchestrati — su LLM pubblici (Claude, GPT, Gemini) o SLLM self-hosted (Llama, Mistral, Phi). Da singoli strumenti a sistemi di agenti su scala aziendale.
Capacità
Cosa Costruiamo
Sviluppo Agenti Guidato da Specifiche
Ogni agente inizia con una specifica formale — input, output, accesso agli strumenti, guardrail e criteri di successo definiti prima del codice. Questa metodologia elimina l'ambiguità, consente test riproducibili e assicura che gli agenti si comportino in modo prevedibile in produzione. Le specifiche diventano documentazione vivente che evolve con il sistema.
Framework Multi-Agente Proprietario
Il nostro framework multi-agente proprietario orchestra agenti specializzati che collaborano su compiti complessi. Contesto condiviso, uso delegato degli strumenti, pianificazione coordinata e gestione automatica dei fallback. Progettato per l'affidabilità in produzione con osservabilità integrata, tracciamento dei costi e checkpoint human-in-the-loop.
Sviluppo Proxy MCP e Skills Personalizzati
Costruiamo server MCP, proxy ottimizzatori di token e librerie di skills personalizzati che connettono gli agenti alle tue API, database e servizi esterni. Caching semantico, routing intelligente dei modelli e gestione delle finestre di contesto riducono i costi LLM del 40-70% mantenendo la qualità. Le interfacce MCP standard permettono a qualsiasi modello compatibile di usare qualsiasi strumento.
Modelli Pubblici e SLLM Self-Hosted
Deploy degli agenti su Claude, GPT, Gemini per la massima capacità — o su modelli linguistici piccoli self-hosted (Llama, Mistral, Phi) per la sovranità dei dati, minore latenza e controllo dei costi. Il nostro framework astrae il livello del modello così puoi cambiare o combinare modelli senza riscrivere la logica dell'agente.
FAQ
Domande Frequenti
Altri casi studio
UNICEF Innovation Fund
UNICEF Digital Wallet: inclusione finanziaria per oltre 4 milioni di persone
Come Xcapit ha costruito un portafoglio digitale basato su blockchain che ha raggiunto oltre 4 milioni di persone in più di 167 paesi nell'ambito del UNICEF Innovation Fund.
4M+
Persone raggiunte
167+
Paesi
Xcapit Labs
Xcapit Privacy: Machine Learning Senza Vedere i Tuoi Dati
Come Xcapit Labs ha costruito una piattaforma che consente il machine learning collaborativo su dati completamente crittografati utilizzando la Crittografia Completamente Omomorfa (FHE), in modo che le organizzazioni possano addestrare modelli AI insieme senza mai esporre le proprie informazioni sensibili.
559+
Test automatizzati
15+
Algoritmi ML
Pronto a Costruire il Tuo Sistema di Agenti IA?
Raccontaci il tuo caso d'uso e progetteremo la soluzione di agenti giusta — che si tratti di un singolo strumento MCP o di un sistema multi-agente completo.