Zachowanie modelu
Prompt i context design, retrieval, praca z datasetami, fine-tuning i task-specific evaluation.
INŻYNIERIA AI
Produkty i procesy AI zaprojektowane do pracy produkcyjnej
Adaptacja modeli, integracje AI, procesy agentowe i AI gier czasu rzeczywistego z ewaluacją i kontrolą operacyjną.
Adaptacja modeli, integracje AI, procesy agentowe i AI gier czasu rzeczywistego z ewaluacją i kontrolą operacyjną.
ZAKRES DYSCYPLINY
Projektujemy AI jako mierzalny system produktowy, a nie demonstrację modelu.
Nasza dyscyplina AI obejmuje integrację produktową, retrieval, model training i fine-tuning, agent orchestration oraz realtime game AI. Między deterministic software, retrieval, adaptacją modelu i generative behavior wybieramy zależnie od zadania.
Backend & Cloud jest częścią oferty: authentication, dane, queues, workers, APIs, persistence, observability i kontrola kosztów to elementy, które zamieniają użyteczne zachowanie modelu w niezawodny workflow.
Agent i logika aplikacji
Tools, jawny state, branching, walidacja, human approval i workflow widoczny dla użytkownika.
Platforma produkcyjna
APIs, dane, queues, workers, permissions, deployment, tracing i usage controls.
Realtime game AI
Decision systems, navigation, tactics i simulation pod ograniczeniami frame time i multiplayer.
Model, aplikacja i system operacyjny zaprojektowane jako jeden produkt.
Model, aplikacja i system operacyjny zaprojektowane jako jeden produkt.
Budujemy funkcje produktów AI i wewnętrzne workflow, które pobierają wiedzę, tworzą ustrukturyzowane wyniki, wywołują narzędzia i łączą się z istniejącymi systemami biznesowymi. Permissions, walidację, latency, koszt i human review projektujemy razem z zachowaniem modelu.
Funkcje produktu AI
Assistants, copilots, classification, extraction, summarization i generation osadzone w celowym workflow użytkownika.
Retrieval i knowledge systems
Ingestion, chunking, metadata, search, permissions i grounded response behavior na danych produktu lub organizacji.
Integracja systemowa
Modele połączone z APIs, bazami danych, plikami i narzędziami biznesowymi przez uwierzytelnione, walidowane i audytowalne actions.
Ewaluacja i operacje
Test datasets, structured checks, tracing, pomiar latency i kosztu, fallback behavior oraz monitoring produkcyjny.
Jak wychodzimy poza efektowny prompt
Jak wychodzimy poza efektowny prompt
Najpierw definiujemy zadanie i akceptowalny failure, ustalamy baseline, a następnie wybieramy najmniejszą kombinację contextu, retrieval, adaptacji modelu i deterministic code, która spełnia wymaganie.
- 01
Zdefiniuj decyzję lub workflow
Mapuj użytkowników, inputs, oczekiwany output, permissions, ryzyko, potrzeby review i mierzalny baseline.
- 02
Zbuduj ewaluowany prototyp
Stwórz reprezentatywne test cases i porównuj podejścia względem jakości, latency i kosztu.
- 03
Zintegruj system produkcyjny
Dodaj data pipelines, tools, state, walidację, security, retries i zachowanie widoczne dla użytkownika.
- 04
Obserwuj i ulepszaj
Wersjonuj prompty i konfigurację, trace’uj wyniki, analizuj awarie i utrzymuj regression evaluation suite.
Deliverables produktu AI
Deliverables produktu AI
Rezultatem jest maintainable system produktowy o mierzalnym zachowaniu, a nie notebook lub odizolowana demonstracja API.
- Definicja use case, ryzyka i ewaluacji
- Działająca funkcja AI lub workflow
- Integracje retrieval, tools i backendu
- Evaluation suite i baseline jakości
- Deployment, monitoring i kontrola kosztów
Deliverables produktu AI
Model, aplikacja i system operacyjny zaprojektowane jako jeden produkt.
Pipeline danych i ewaluacji do świadomego zmieniania zachowania modelu.
Pipeline danych i ewaluacji do świadomego zmieniania zachowania modelu.
Gdy prompting i retrieval nie spełniają wymagań, przygotowujemy dane domenowe, prowadzimy kontrolowane eksperymenty training lub fine-tuning i integrujemy wynikowy model z mierzalną ścieżką inference.
Dataset engineering
Przegląd źródeł, czyszczenie, normalizacja, wytyczne labeling, splity, lineage i quality checks dopasowane do docelowego zadania.
Eksperymenty training
Supervised fine-tuning, continued adaptation lub task-specific models tam, gdzie dowody uzasadniają dodatkową złożoność.
Ewaluacja i regression
Held-out datasets, task metrics, jakościowe rubrics, safety cases i porównanie z prostszymi baseline’ami.
Integracja inference
Serving, batching, latency, hardware, privacy, monitoring i retraining triggers w otaczającym produkcie.
Jak wybieramy między retrieval, fine-tuning i training
Jak wybieramy między retrieval, fine-tuning i training
Training nie jest domyślną odpowiedzią. Najpierw używamy najtańszego poprawnego baseline’u, mierzymy lukę i dodajemy adaptację modelu tylko wtedy, gdy poprawia zachowanie, które produkt faktycznie ceni.
- 01
Zdefiniuj zadanie i metrykę
Określ oczekiwane inputs, outputs, edge cases, próg jakości, ograniczenia prywatności i inference envelope.
- 02
Audytuj i przygotuj dane
Oceń wolumen, reprezentatywność, prawa, leakage, spójność labelingu i koszt utrzymania datasetu.
- 03
Prowadź kontrolowane eksperymenty
Porównuj baseline’y i adaptacje ze śledzonymi konfiguracjami oraz held-out evaluation.
- 04
Integruj i utrzymuj
Pakuj inference, monitoruj drift i failures oraz definiuj warunki przyszłych aktualizacji danych lub modelu.
Deliverables adaptacji modelu
Deliverables adaptacji modelu
Pracę dokumentujemy tak, aby wynik można było odtworzyć, porównać i utrzymywać, zamiast zależeć od jednego opaque experiment.
- Specyfikacja datasetu i pipeline przygotowania
- Baseline i zapis eksperymentów
- Fine-tuned lub task-specific model artifacts, jeśli mają zastosowanie
- Evaluation i regression suite
- Plan integracji inference i retraining
Deliverables adaptacji modelu
Pipeline danych i ewaluacji do świadomego zmieniania zachowania modelu.
Pipeline danych i ewaluacji do świadomego zmieniania zachowania modelu.Gdy prompting i retrieval nie spełniają wymagań, przygotowujemy dane domenowe, prowadzimy kontrolowane eksperymenty training lub fine-tuning i integrujemy wynikowy model z mierzalną ścieżką inference.
Długotrwałe workflow AI z jawnym state i kontrolą.
Długotrwałe workflow AI z jawnym state i kontrolą.
Budujemy systemy, w których modele wybierają lub używają narzędzi przez wiele kroków, podczas gdy deterministic application logic kontroluje permissions, branching, persistence, retries i decyzje ludzi. LangChain lub LangGraph mogą wspierać tę architekturę, gdy ich abstrakcje pasują do workflow.
Tool-using agents
Scoped access do search, baz danych, wewnętrznych APIs i usług zewnętrznych z typed inputs, validated outputs i audytowalnymi actions.
Stateful orchestration
Jawny workflow state, branching, checkpoints, durable execution i recovery dla pracy, która nie mieści się w jednym request.
Human approval
Review queues, thresholds, escalation i edytowalne wyniki pośrednie dla działań wymagających odpowiedzialności.
Multi-agent systems
Wyspecjalizowani agents tylko tam, gdzie decomposition poprawia jakość lub ownership na tyle, by uzasadnić koszt koordynacji i złożoność.
Jak sprawiamy, że agentic workflow jest bezpieczny produkcyjnie
Jak sprawiamy, że agentic workflow jest bezpieczny produkcyjnie
Oddzielamy decyzje, które zyskują dzięki modelowi, od reguł, które powinny pozostać deterministic. Każde działanie zewnętrzne ma właściciela, permission boundary, validation path i recovery behavior.
- 01
Mapuj workflow graph
Zidentyfikuj states, tools, decyzje, failure points, approval gates, kryteria ukończenia i właścicieli istniejących systemów.
- 02
Ewaluuj niepewne kroki
Buduj datasety dla routingu, extraction lub generation i porównuj zachowanie modeli przed automatyzacją actions.
- 03
Dodaj durable execution
Implementuj persistence, queues, idempotency, retries, timeouts, cancellation i human review.
- 04
Trace i govern
Rejestruj przejścia modelu, promptu, tool i state, monitoruj koszt oraz failures i wspieraj kontrolowany rollout konfiguracji.
Deliverables agents i orchestration
Deliverables agents i orchestration
System obejmuje mechanikę backendową potrzebną do niezawodnej pracy, a nie tylko agent prompt i deklaracje narzędzi.
- Graf workflow i odpowiedzialności
- Implementacja agent, tool i deterministic control
- Persistent state, queues i recovery
- Human review i kontrole administracyjne
- Tracing, ewaluacja i dokumentacja operacyjna
Deliverables agents i orchestration
Długotrwałe workflow AI z jawnym state i kontrolą.
Długotrwałe workflow AI z jawnym state i kontrolą.Budujemy systemy, w których modele wybierają lub używają narzędzi przez wiele kroków, podczas gdy deterministic application logic kontroluje permissions, branching, persistence, retries i decyzje ludzi. LangChain lub LangGraph mogą wspierać tę architekturę, gdy ich abstrakcje pasują do workflow.
Systemy zachowania dobierane do doświadczenia, świata i frame budget.
Systemy zachowania dobierane do doświadczenia, świata i frame budget.
Tworzymy podejmowanie decyzji NPC, navigation, tactics, group behavior, encounter direction i systemy symulacji. Klasyczne podejścia realtime i generative AI mogą współistnieć, ale każdego używamy tylko tam, gdzie jego zachowanie, latency i koszt operacyjny pasują do gry.
Decision architecture
State machines, behavior trees, utility systems, goal-oriented planning i hybrydy zorganizowane pod czytelny authoring i debugging.
Navigation i movement
Nav meshes, gridy, custom pathfinding, steering, avoidance i spatial queries dla światów statycznych, proceduralnych lub zniszczalnych.
Tactics i simulation
Target selection, cover, squads, economies, populations, encounter directors i systemowe reakcje na zachowanie gracza.
Networked i generative behavior
Server-authoritative NPCs, kontrole relevance i bandwidth oraz generowanie dialogów lub contentu tam, gdzie bounded model poprawia produkt.
Jak budujemy AI, które gracze rozumieją, a developerzy mogą stroić
Jak budujemy AI, które gracze rozumieją, a developerzy mogą stroić
Zanim wybierzemy implementację, definiujemy zachowanie, które gracz powinien postrzegać. Debug views, authoring controls i budżety wydajnościowe projektujemy razem z systemem runtime.
- 01
Zdefiniuj obserwowalne zachowanie
Opisz cele, informacje dostępne agentowi, akceptowalne błędy, difficulty, fairness i multiplayer authority.
- 02
Prototypuj pętlę decyzji
Zbuduj mały encounter z wizualizacją i telemetry, aby testować zachowanie i kontrolę designera.
- 03
Integruj świat i content
Połącz navigation, animation, combat, simulation, authoring data i network ownership.
- 04
Stress test i tuning
Testuj wielu agents, niekorzystne world states i frame budgets, dając designerom użyteczne controls i diagnostics.
Deliverables Game AI
Deliverables Game AI
System obejmuje runtime behavior, wsparcie authoringu contentu i narzędzia potrzebne do zrozumienia, dlaczego agent wykonał dane działanie.
- Model zachowania i informacji
- Implementacja decision, navigation lub simulation
- Narzędzia authoring i tuning dla designerów
- Debug visualization i telemetry
- Dokumentacja wydajności, multiplayer i rozszerzania
Deliverables Game AI
Systemy zachowania dobierane do doświadczenia, świata i frame budget.
POWIĄZANE DOWODY I ŚCIEŻKI
Kontynuuj ocenę techniczną.
Incrempire
Incrempire
Jedna z naszych najważniejszych premier: relaksująca gra incremental survival i base-defense, w której każda porażka napędza trwały rozwój. Gracze bronią królestwa przez 25 poziomów i cztery biomy, łączą rozbudowane drzewko umiejętności z błogosławieństwami na pojedynczą rozgrywkę oraz odblokowują zaklęcia, wieże, górnictwo i runy. Po zaledwie dwumiesięcznym cyklu publicznego dema Incrempire trafiło na Steam dla Windows, macOS i Linux z obsługą Steam Deck, osiągnięciami, rankingami i ośmioma językami interfejsu.
Zobacz szczegóły
Bad Goons
Bad Goons
Nasz flagowy wieloosobowy FPS oparty na polu bitwy, które gracze mogą niszczyć, przekopywać i odbudowywać podczas każdego meczu. W pełni sieciowa destrukcja voxeli, dynamiczne punkty przejęcia, budowanie i fortyfikacje, rozmieszczane sieci odrodzeń, proceduralne mapy, wsparcie taktyczne i szeroki arsenał tworzą ruchome linie frontu. Grywalna wersja Early Access jest aktywnie rozwijana przed planowaną premierą Steam w grudniu 2026 roku, przy wspólnych testach deweloperów i społeczności.
Zobacz szczegółyPRIORYTETY TECHNICZNE
Od decyzji do produkcji.
- 01
Define
Określ zadanie, baseline, akceptowalny failure, prawa do danych i odpowiedzialność człowieka.
- 02
Evaluate
Buduj reprezentatywne testy i porównuj najprostsze wykonalne podejścia.
- 03
Integrate
Łącz modele z danymi produktu, tools, state, permissions i deterministic controls.
- 04
Improve
Trace’uj wyniki, mierz jakość, latency i koszt oraz uruchamiaj regression evaluation przed zmianami.
ZACZNIJ OD TEJ DYSCYPLINY