Now accepting Q2 projects — limited slots available. Get started →
繁體中文 日本語 Deutsch 한국어 中文 Francais Espanol Nederlands Portugues العربية English
AI & Automation
Tool CallingCustom WorkflowsRAG Pipelines

خدمات تطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي

سير عمل مخصص، استدعاء الأدوات، نتائج حقيقية

< 2s
Agent Response Time
P95 latency target
40+
Agents Deployed
Across client projects
99.5%
Uptime SLA
Production environments
$0
Vendor Lock-in
You own the code
What Is AI Agent Development?

AI agent development is about building software that uses large language models to reason, plan, and execute multi-step tasks without constant hand-holding. These aren't chatbots. Agents call external tools — APIs, databases, file systems — to actually get things done. Custom workflows define the decision logic, guardrails, and approval checkpoints that keep everything from going sideways once it hits production.

أين تفشل المشاريع

Your chatbot answers questions but can't actually do anything Users figure this out fast, and they leave.
LLM hallucinations are a real liability in customer-facing workflows One wrong answer in finance or healthcare doesn't just embarrass you — it can cost millions.
You've prototyped with ChatGPT but can't get it production-ready The demo works great in staging while your competitors are already shipping.
Agent frameworks keep shifting — LangChain, CrewAI, AutoGen — and your engineers are burning time on framework churn instead of solving actual business problems. Engineering time burned on framework churn instead of business logic
You've got no visibility into what the agent's doing or why Black-box behavior makes debugging painful and audits nearly impossible.
Sensitive data can't leave your infrastructure for external API calls Uncontrolled LLM traffic is a compliance violation waiting to happen.

الامتثال

Structured Tool Calling

We define typed tool schemas so agents call your APIs with validated parameters — no prompt-hacking required. Every tool invocation gets logged and is fully auditable.

Multi-Step Workflow Orchestration

Complex tasks get broken into deterministic workflow graphs with conditional branching. Agents follow defined paths while still reasoning through each individual step.

RAG Pipeline Integration

Retrieval-augmented generation keeps agent responses grounded in your actual data. We build vector search with pgvector and tune chunking strategies to match your specific content structure.

Human-in-the-Loop Safeguards

Critical actions don't execute until a human approves them. Configurable escalation rules give you precise control over exactly when the agent stops and asks for permission.

Full Observability & Tracing

Every agent run is traced end-to-end — reasoning steps, tool calls, token usage, latency. Dashboards and alerting ship on day one, not as an afterthought.

Data Privacy & Self-Hosting

We'll deploy on your own infrastructure so no data leaves your VPC. Self-hosted LLMs and private API endpoints are fully supported for regulated industries.

ما نبنيه

Custom Tool Definitions

Typed, versioned tool schemas that connect agents to your existing APIs, databases, and internal services.

Conditional Workflow Graphs

Visual and code-defined workflow DAGs with branching, retry logic, and parallel execution.

Model-Agnostic Architecture

Swap between OpenAI, Anthropic, Mistral, or self-hosted models without rewriting your agent logic.

Streaming Response UI

Real-time streaming interfaces that show users exactly what the agent's doing as it works.

Evaluation & Testing Suite

Automated eval harnesses that test agent behavior against golden datasets before every deploy.

Cost & Token Management

Per-user and per-workflow token budgets with automatic model downgrade when limits get close.

عمليتنا

01

Agent Architecture Workshop

We map your business processes to agent capabilities. You'll walk away with a workflow diagram, tool inventory, and risk assessment for every automated action.
Week 1
02

Tool & Schema Development

We build typed tool definitions, connect your APIs, and handle authentication and error handling for every external system the agent will touch.
Week 2-3
03

Workflow & Prompt Engineering

Multi-step workflows get built and tested in full. Prompts get engineered with structured outputs, few-shot examples, and guardrails against the failure modes we see most often.
Week 3-4
04

Evaluation & Hardening

We run the agent against adversarial test suites and measure accuracy, latency, and cost. Edge cases get documented and handled — nothing goes to production until it does.
Week 5
05

Deploy & Monitor

Production deployment includes observability, alerting, and a 30-day support window. We also train your team on prompt tuning, eval maintenance, and scaling so you're not dependent on us forever.
Week 6
Next.jsVercelSupabaseOpenAIAnthropicLangChainVercel AI SDKPostgreSQLpgvector

الأسئلة الشائعة

ما الفرق بين وكيل الذكاء الاصطناعي والروبوت الحواري؟

الروبوت الحواري يرد على الرسائل. وكيل الذكاء الاصطناعي يفكر في المهمة، يستدعي الأدوات الخارجية — APIs، قواعد البيانات، أنظمة الملفات — وينفذ سير عمل متعدد المراحل بمفرده. نحن نتحدث عن حجز المواعيد، معالجة المبالغ المستردة، توليد التقارير، تشغيل الإجراءات الحقيقية. ليس فقط الرد برسائل نصية.

أي نماذج LLM تستخدمها لوكلاء الذكاء الاصطناعي؟

نحن محايدون في النموذج. تنتهي معظم المشاريع باستخدام مزيج — GPT-4o أو Claude للمنطق المعقد، شيء أخف مثل GPT-4o-mini لخطوات التصنيف البسيطة. تسمح لك بنيتنا بتبديل النماذج لكل خطوة سير عمل، لذا أنت توازن بين التكلفة والجودة في نفس الوقت. نحن ندعم أيضًا النماذج ذاتية الاستضافة عبر Ollama أو vLLM إذا كنت بحاجة إلى الاحتفاظ بكل شيء محليًا.

كيف تمنع وكلاء الذكاء الاصطناعي من الهلوسة؟

ثلاث طبقات. استدعاء الأدوات المنظم مع المخططات المكتوبة يفرض مخرجات صحيحة. أنابيب RAG تحافظ على الردود مؤسسة في بيانات فعلية. نقاط تفتيش التدخل البشري تلتقط الحالات الحدية قبل أن تنفذ الإجراءات عالية المخاطر. بالإضافة إلى ذلك، تجمعات التقييم الآلي تحذر من انحدار الدقة قبل كل نشر.

هل يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي أن يتكاملوا مع البرامج الموجودة لدينا؟

نعم. يمكن للوكلاء الاتصال بأي شيء يحتوي على API — CRMs، ERPs، قواعد البيانات، منصات البريد الإلكتروني، معالجات الدفع. نحن نبني تعريفات أدوات مكتوبة لكل تكامل مع المصادقة الصحيحة وتحديد السرعة ومعالجة الأخطاء المدمجة. لا توجد API؟ يمكننا بناء واحدة، أو استخدام أتمتة المتصفح كجسر.

كم من الوقت يستغرق بناء وكيل ذكاء اصطناعي مخصص؟

وكيل مركز على سير عمل واحد عادة ما يستغرق 4-6 أسابيع من بدء التشغيل إلى الإنتاج. أنظمة متعددة الوكلاء مع عدة تكاملات أدوات وسير عمل الموافقة عادة ما تعمل 8-12 أسبوع. كل مشروع يتضمن نافذة 30 يوم بعد الإطلاق لضبط الموجه وتحسين الأداء.

هل بيانات الشركة آمنة عند استخدام وكلاء الذكاء الاصطناعي؟

عندما تتطلب حساسية البيانات ذلك، نقوم بالنشر بالكامل على بنيتك التحتية. بالنسبة للصناعات المنظمة، يمكن لوكلاء أن تعمل داخل VPC الخاص بك مع عدم تسرب أي شيء من الشبكة. ندعم نقاط نهاية LLM الخاصة، وتشفير جميع البيانات أثناء السكون والنقل، ونزودك بسجلات تدقيق كاملة لكل إجراء وكيل واستدعاء أداة.

AI Agent Development from $12,000
Fixed-fee. 30-day post-launch support.
See all packages →
Next.js DevelopmentCore Web Vitals OptimizationCore Web Vitals Complete Guide 2026

Get Your Free AI Agent Assessment

We'll deliver a quote within 24 hours.

Get a Free Assessment
Get in touch

Let's build
something together.

Whether it's a migration, a new build, or an SEO challenge — the Social Animal team would love to hear from you.

Get in touch →