Model behavior
Prompt- och context design, retrieval, dataset work, fine-tuning och task-specific evaluation.
AI-UTVECKLING
AI-produkter och arbetsflöden byggda för produktion
Modellanpassning, AI-integrationer, agentbaserade arbetsflöden och spel-AI i realtid med utvärdering och driftkontroll.
Modellanpassning, AI-integrationer, agentbaserade arbetsflöden och spel-AI i realtid med utvärdering och driftkontroll.
DISCIPLINENS SCOPE
Vi engineerar AI som ett measurable product system, inte en model demonstration.
Vår AI discipline omfattar product integration, retrieval, model training och fine-tuning, agent orchestration och realtime game AI. Vi väljer mellan deterministic software, retrieval, model adaptation och generative behavior utifrån task.
Backend & Cloud är en del av erbjudandet: authentication, data, queues, workers, APIs, persistence, observability och cost controls är det som gör användbart model behavior till ett dependable workflow.
Agent- och application logic
Tools, explicit state, branching, validation, human approval och user-facing workflow.
Production platform
APIs, data, queues, workers, permissions, deployment, tracing och usage controls.
Realtime game AI
Decision systems, navigation, tactics och simulation under frame-time- och multiplayer constraints.
Model, application och operating system designade som en produkt.
Model, application och operating system designade som en produkt.
Vi bygger AI product features och interna workflows som retrievear knowledge, producerar structured results, anropar tools och kopplas till befintliga business systems. Permissions, validation, latency, cost och human review engineereras tillsammans med model behavior.
AI product features
Assistants, copilots, classification, extraction, summarization och generation inbyggt i ett ändamålsenligt user workflow.
Retrieval och knowledge systems
Ingestion, chunking, metadata, search, permissions och grounded response behavior över product- eller organizational data.
System integration
Models kopplade till APIs, databases, files och business tools genom authenticated, validated och auditable actions.
Evaluation och operation
Test datasets, structured checks, tracing, latency- och cost measurement, fallback behavior och production monitoring.
Så går vi vidare från en imponerande prompt
Så går vi vidare från en imponerande prompt
Vi definierar task och acceptable failure först, etablerar en baseline och väljer sedan den minsta kombinationen av context, retrieval, model adaptation och deterministic code som uppfyller kravet.
- 01
Definiera decision eller workflow
Kartlägg users, inputs, desired output, permissions, risk, review needs och mätbar baseline.
- 02
Bygg en evaluated prototype
Skapa representativa test cases och jämför approaches mot quality, latency och cost.
- 03
Integrera production system
Lägg till data pipelines, tools, state, validation, security, retries och user-facing behavior.
- 04
Observera och förbättra
Versionera prompts och configuration, tracea outcomes, analysera failures och underhåll en regression evaluation suite.
AI product deliverables
AI product deliverables
Outputen är ett maintainable product system med measurable behavior, inte en notebook eller isolerad API demonstration.
- Use-case-, risk- och evaluation definition
- Fungerande AI feature eller workflow
- Retrieval-, tool- och backend integrations
- Evaluation suite och quality baseline
- Deployment, monitoring och cost controls
AI product deliverables
Model, application och operating system designade som en produkt.
En data- och evaluation pipeline för att medvetet ändra model behavior.
En data- och evaluation pipeline för att medvetet ändra model behavior.
När prompting och retrieval inte kan uppfylla kravet förbereder vi domain data, kör kontrollerade training- eller fine-tuning experiments och integrerar den resulterande model i en measurable inference path.
Dataset engineering
Source review, cleaning, normalization, labeling guidance, splits, lineage och quality checks anpassade till target task.
Training experiments
Supervised fine-tuning, continued adaptation eller task-specific models där evidence motiverar den extra complexity.
Evaluation och regression
Held-out datasets, task metrics, qualitative rubrics, safety cases och comparison mot enklare baselines.
Inference integration
Serving, batching, latency, hardware, privacy, monitoring och retraining triggers i den omgivande produkten.
Så väljer vi mellan retrieval, fine-tuning och training
Så väljer vi mellan retrieval, fine-tuning och training
Training är inte standardsvaret. Vi använder först den billigaste giltiga baseline, mäter gapet och lägger till model adaptation bara när det förbättrar beteendet som produkten faktiskt värderar.
- 01
Definiera task och metric
Specificera expected inputs, outputs, edge cases, quality threshold, privacy constraints och inference envelope.
- 02
Audita och förbered data
Bedöm volume, representativeness, rights, leakage, labeling consistency och kostnaden för att underhålla datasetet.
- 03
Kör kontrollerade experiments
Jämför baselines och adaptations med tracked configurations och held-out evaluation.
- 04
Integrera och underhåll
Packagea inference, monitorera drift och failures och definiera villkoren för framtida data- eller model updates.
Model adaptation deliverables
Model adaptation deliverables
Arbetet dokumenteras så att ett resultat kan reproduceras, jämföras och underhållas i stället för att bero på ett opaque experiment.
- Dataset specification och preparation pipeline
- Baseline och experiment record
- Fine-tuned eller task-specific model artifacts där det är relevant
- Evaluation och regression suite
- Inference- och retraining integration plan
Model adaptation deliverables
En data- och evaluation pipeline för att medvetet ändra model behavior.
En data- och evaluation pipeline för att medvetet ändra model behavior.När prompting och retrieval inte kan uppfylla kravet förbereder vi domain data, kör kontrollerade training- eller fine-tuning experiments och integrerar den resulterande model i en measurable inference path.
Long-running AI workflows med explicit state och control.
Long-running AI workflows med explicit state och control.
Vi bygger systems där models väljer eller använder tools över flera steg, medan deterministic application logic styr permissions, branching, persistence, retries och human decisions. LangChain eller LangGraph kan stödja denna architecture när deras abstractions passar workflowet.
Tool-using agents
Scoped access till search, databases, internal APIs och external services med typed inputs, validated outputs och auditable actions.
Stateful orchestration
Explicit workflow state, branching, checkpoints, durable execution och recovery för arbete som inte kan leva i en enda request.
Human approval
Review queues, thresholds, escalation och editable intermediate results för actions som kräver accountability.
Multi-agent systems
Specialized agents bara där decomposition förbättrar quality eller ownership tillräckligt för att motivera coordination cost och complexity.
Så gör vi ett agentic workflow production-safe
Så gör vi ett agentic workflow production-safe
Vi separerar decisions som gynnas av en model från rules som bör förbli deterministic. Varje external action har en owner, permission boundary, validation path och recovery behavior.
- 01
Kartlägg workflow graph
Identifiera states, tools, decisions, failure points, approval gates, completion criteria och befintliga system owners.
- 02
Utvärdera osäkra steg
Bygg datasets för routing, extraction eller generation och jämför model behavior innan actions automatiseras.
- 03
Lägg till durable execution
Implementera persistence, queues, idempotency, retries, timeouts, cancellation och human review.
- 04
Tracea och govern
Registrera model-, prompt-, tool- och state transitions, monitorera cost och failures och stöd controlled configuration rollout.
Agent- och orchestration deliverables
Agent- och orchestration deliverables
Systemet inkluderar backend mechanics som krävs för reliable work, inte bara agent prompt och tool declarations.
- Workflow- och responsibility graph
- Agent-, tool- och deterministic control implementation
- Persistent state, queues och recovery
- Human review och administrative controls
- Tracing, evaluation och operating documentation
Agent- och orchestration deliverables
Long-running AI workflows med explicit state och control.
Long-running AI workflows med explicit state och control.Vi bygger systems där models väljer eller använder tools över flera steg, medan deterministic application logic styr permissions, branching, persistence, retries och human decisions. LangChain eller LangGraph kan stödja denna architecture när deras abstractions passar workflowet.
Behavior systems valda för experience, world och frame budget.
Behavior systems valda för experience, world och frame budget.
Vi skapar NPC decision-making, navigation, tactics, group behavior, encounter direction och simulation systems. Klassiska realtime approaches och generative AI kan samexistera, men varje används bara där behavior, latency och operating cost passar spelet.
Decision architecture
State machines, behavior trees, utility systems, goal-oriented planning och hybrids organiserade för tydlig authoring och debugging.
Navigation och movement
Nav meshes, grids, custom pathfinding, steering, avoidance och spatial queries för static, procedural eller destructible worlds.
Tactics och simulation
Target selection, cover, squads, economies, populations, encounter directors och systemic responses på player behavior.
Networked och generative behavior
Server-authoritative NPCs, relevance och bandwidth controls, plus dialogue- eller content generation där en bounded model förbättrar produkten.
Så bygger vi AI som spelare kan läsa och developers kan tune
Så bygger vi AI som spelare kan läsa och developers kan tune
Vi definierar behavior som spelaren ska uppfatta innan vi väljer implementation. Debug views, authoring controls och performance budgets designas tillsammans med runtime system.
- 01
Definiera observable behavior
Beskriv goals, information available to the agent, acceptable mistakes, difficulty, fairness och multiplayer authority.
- 02
Prototypa decision loop
Bygg ett litet encounter med visualization och telemetry för att testa behavior och designer control.
- 03
Integrera world och content
Koppla navigation, animation, combat, simulation, authoring data och network ownership.
- 04
Stressa och tune
Testa många agents, adverse world states och frame budgets samtidigt som designers får användbara controls och diagnostics.
Game AI deliverables
Game AI deliverables
Systemet innehåller runtime behavior, content-authoring support och tools som krävs för att förstå varför en agent agerade.
- Behavior- och information model
- Decision-, navigation- eller simulation implementation
- Designer authoring och tuning tools
- Debug visualization och telemetry
- Performance-, multiplayer- och extension documentation
Game AI deliverables
Behavior systems valda för experience, world och frame budget.
RELATERAT UNDERLAG & VÄGAR
Fortsätt den technical evaluation.
Incrempire
Incrempire
En av våra viktigaste lanseringar: ett avkopplande inkrementellt överlevnads- och basförsvarsspel där varje nederlag ger permanent utveckling. Spelarna försvarar sitt rike genom 25 nivåer och fyra biomer, kombinerar ett djupt färdighetsträd med tillfälliga välsignelser och låser upp trollformler, torn, gruvdrift och runsystem. Efter en offentlig democykel på bara två månader lanserades Incrempire på Steam för Windows, macOS och Linux med Steam Deck-stöd, prestationer, topplistor och åtta gränssnittsspråk.
Visa detaljer
Bad Goons
Bad Goons
Vår flaggskepps-FPS för multiplayer, byggd kring ett slagfält som spelarna kan förstöra, gräva upp och bygga om under varje match. Fullt nätverkad voxelförstörelse, dynamiska kontrollpunkter, byggande och befästningar, utplacerbara spawn-nätverk, procedurgenererade kartor, taktiskt stöd och en bred arsenal skapar rörliga frontlinjer. Den spelbara Early Access-versionen utvecklas aktivt inför den planerade Steam-lanseringen i december 2026, med gemensamma tester för utvecklare och community.
Visa detaljerTECHNICAL PRIORITIES
Från beslut till production.
- 01
Define
Specificera task, baseline, acceptable failure, data rights och human responsibility.
- 02
Evaluate
Bygg representativa tests och jämför de enklaste viable approaches.
- 03
Integrate
Koppla models till product data, tools, state, permissions och deterministic controls.
- 04
Improve
Tracea outcomes, mät quality, latency och cost och kör regression evaluation före changes.
BÖRJA MED DEN HÄR DISCIPLINEN