Ecosistema tecnologico · Esperienza applicata
Numezis lavora concretamente con workspace enterprise, coding agent e piattaforme di modelli che stanno trasformando knowledge work e software delivery. Li configuriamo, li colleghiamo a sistemi reali, ne testiamo i limiti e costruiamo i controlli necessari alla produzione.
Sviluppato da Numezis
Kletron è il nostro sistema di lavoro agent e multi-agent completo. Costruirlo e operarlo ci dà evidenze dirette su orchestrazione, permessi, evaluation, review umana, costi e affidabilità — le stesse domande di produzione dei nostri clienti.
Piattaforme con cui lavoriamo
Una piattaforma crea valore solo quando si adatta al workflow, al confine dei dati e al modello operativo. La nostra esperienza copre deployment, configurazione sicura, integrazioni, evaluation e uso quotidiano — non una checklist di funzioni.
Anthropic
Knowledge work · Software engineering
Adozione enterprise e workflow di coding agentico progettati attorno a permessi, contesto, tool e review.
OpenAI
Lavoro enterprise · Software delivery agentico
Adozione governata del workspace e sistemi engineering che trasformano Codex in una capacità di delivery controllata.
Knowledge work · Agenti enterprise
Ricerca enterprise permissions-aware, assistenza multimodale e piattaforme agentiche connesse a dati e workflow aziendali.
Mistral AI
Assistenti enterprise · AI sovrana
L’esperienza Mistral per lavoro, codice e chat, combinata con piattaforme di modelli e scelte di deployment ibride.
NVIDIA
Inferenza · Infrastruttura AI
Infrastruttura AI di produzione per serving ottimizzato dei modelli su cloud, data center ed edge.
Moonshot AI
Ricerca · Workflow agentici locali
Workflow agentici tra file, browser e lavoro ricorrente, valutati con confini espliciti di permessi e dati.
Piattaforme cloud AI
L’accesso ai modelli è solo un livello. Progettiamo identità, dati, rete, runtime agent, evaluation, sicurezza e operations per piattaforme AI affidabili su Azure, Google Cloud e AWS.
Architecture-first
Lavoriamo anche con Kletron, modelli open-weight e pattern cloud, locali o self-hosted. Il sistema giusto può combinare prodotti quando l’architettura rende espliciti confini e responsabilità.
Tecnologia Numezis per workflow AI enterprise controllati e integrati.
Scelti quando controllo, economia o specializzazione giustificano la responsabilità del ciclo di vita.
Connessioni a identità, dati, tool e sistemi dove avviene il lavoro operativo.
Il deployment segue rischio, prestazioni, sovranità e capacità operativa.
Profondità operativa
Trasformiamo la familiarità con il prodotto in una capacità aziendale ripetibile. Il lavoro inizia prima del rollout e continua dopo il primo task riuscito.
Benchmark delle piattaforme su workflow, dati e failure mode rappresentativi.
EVAL SET / DECISION RECORDDefinire workspace, identità, permessi, policy, retention e percorsi di review.
CONTROL BASELINECollegare dati, API, MCP e tool con autorità minima e provenienza chiara.
TRUST MAP / ARCHITECTUREGovernare continuamente qualità, costi, incidenti, adozione e cambi di modello.
SLO / VALUE SYSTEMOpenClaw · NVIDIA NemoClaw
Implementiamo OpenClaw entro confini di fiducia espliciti e applichiamo pattern NemoClaw e NVIDIA OpenShell quando sono necessari isolamento sandbox, policy di rete, restrizioni del filesystem e inferenza governata.
Esplora il deployment sicuro di OpenClawTrasparenza delle relazioni
Portiamo avanti discussioni tecnologiche e di partnership con diversi fornitori. Fino alla conferma pubblica distinguiamo rigorosamente esperienza pratica di implementazione e status formale.
Nomi e loghi identificano tecnologie che valutiamo e implementiamo. Non implicano partnership annunciata, certificazione o endorsement.
Framework di selezione
Confrontiamo le piattaforme su attività reali e confini espliciti. La capability non basta: la soluzione deve essere integrabile in sicurezza, operabile, economica e reversibile.
Residenza, retention, training, contesto e accesso.
Identità, API, MCP, repository e sistemi di business.
Isolamento, permessi, audit, supply chain e risposta.
Qualità, latenza e affidabilità nel workflow reale.
Licenze, inferenza, engineering, operations e cambiamento.
Portabilità di dati, evaluation, agenti e integrazioni.
Portateci workflow, vincoli ed evidenze. Renderemo esplicita la decisione sullo strumento.