Alchemy

Ogni conversazione e artefatto viene reso persistente e organizzato, così il lavoro sopravvive alla sessione in cui è avvenuto.

Gli assistenti leggono ed estraggono informazioni dal vostro materiale invece di partire da zero.

Più persone possono modificare lo stesso artefatto insieme all’assistente, con commenti e feedback su ogni suggerimento.

Un’interfaccia web moderna è inclusa pronta all’uso, con i controlli che un intero team richiede.

La piattaforma è parametrica rispetto sia all’LLM sia al provider; nessun vincolo a un singolo modello.

Un tracciamento avanzato degli LLM offre osservabilità reale su cosa ha fatto un assistente e perché, invece di essere una scatola nera.

Alchemy alimenta già assistenti che costruiamo noi (e usiamo noi stessi): Cuprum per la modellazione dei casi d’uso, Iridium per la gestione della conoscenza, e gli assistenti dentro CuTE per l’automazione dei test.

Quando nulla nel catalogo si adatta, costruiamo un assistente specificamente per il vostro processo e i vostri sistemi — sulla stessa piattaforma, con le stesse garanzie di supervisione umana.

Ogni assistente, nostro o su misura, condivide la stessa base, così aggiungerne un altro non significa mai ripartire da zero.

Il compito stesso — e la best practice che applica — è adattato ai vostri processi di sviluppo e flussi di approvazione consolidati.

Processi di revisione, soglie di confidenza e tracce di controllo corrispondono a come il vostro team già governa il proprio lavoro.

L’output prende i vostri template, le vostre convenzioni e la vostra terminologia — così sembra venire dal vostro team.

Un assistente si raggiunge attraverso l’interfaccia web integrata, oppure un’altra completamente diversa: il portale interno di un cliente, un IDE come VSCode, o uno strumento come Enterprise Architect o Miro.

Anche il deployment è flessibile: Alchemy può girare on site, all’interno della vostra VPC, per chi deve mantenere dati e traffico LLM dentro la propria infrastruttura e perimetro di sicurezza.

Lo stesso schema si estende ad altre fasi del ciclo di vita — suddividere i casi d’uso in user story tracciabili, generare criteri di accettazione e scenari Gherkin, mappare l’impatto delle feature, standardizzare i bug report, documentare il codice, o valutare la qualità di una suite di test.

Ognuno di questi è candidato a diventare un assistente pronto all’uso o uno su misura, costruito allo stesso modo.

Ogni assistente su Alchemy può essere collegato al Control Hub di Alchemy, che fornisce osservabilità in tempo reale su cosa sta facendo ogni agente, passo dopo passo, trasformando “l’output era sbagliato” in “ecco esattamente perché.”

Parametri di esecuzione ed eventi chiave vengono catturati per ogni run in un log completo e verificabile statisticamente.

I nostri AI engineer eseguono valutazioni standardizzate su assistenti o LLM selezionati, su richiesta — sostituendo controlli estemporanei con evidenze confrontabili tra run, modelli e versioni.

I risultati vengono rivisti, taggati e conservati in una base di conoscenza ricercabile, condivisibile con revisori.

Il feedback dall’uso in produzione alimenta nuovi dataset di valutazione, e può essere trasformato automaticamente in valutazioni verificate con l’AI-as-a-judge e tecniche di osservabilità degli LLM.