Kokonaisvaltainen Palvelumalli – Teknologia-agnostinen Versio

Vaihe 1: Arviointi & Strategia (1–2 viikkoa)

• 4h työpaja

• Ennakkotyöt

- Nykytila-analyysi: Prosessikartoitukset ja datan laadun auditointi,

- Teknologiaevaluaatio: Vertailemme ≥3 vaihtoehtoa per kategoria (orkestrointi, agenttikehykset, inferenssi, pilvi, GPU, yksityisyys),

4h Työpajan sisältö ja anti

1. Priorisoitu käyttötapauslista (max 3 kpl)

2. GPU-kustannusrealiteetti (8×A100, 10h):

   GPU 8 tuntia hintaesimerkkejä AWS: ~$320 | GCP: ~$220 | Azure: ~$245 | Lambda: ~$120 | Vast.ai: ~$96–$160.

   Vast.ai käyttää Docker-kontteja, mikä mahdollistaa nopean prototypoinnin ilman pilvenhallinnan monimutkaisuutta*

3. Teknologiavalintaperusteet (ei lukittumista)

4. Go/no-go -kriteerit ennen infrastruktuurin rakentamista

Tulosdokumentti: Arkkitehtuuriluonnos ja suunnitelma Agenttitehtaan (eli organisaatiokohtaisen agentti-infran) ensimmäiselle iteroinnille.

Vaihe 2: Agenttitehdas PoC (3–5 päivää)

• Rakennamme testattavan, suojatun GPU-arkkitehtuurin agenttien kehittämistä varten. PoC toteutetaan esim. Vast.ai:ssa hyödyntäen Docker-kontteja nopeuden ja kustannustehokkuuden vuoksi – arkkitehtuuri on kuitenkin suunniteltu siirrettäväksi AWS/GCP/on-prem ympäristöihin.*

• Teknologiavalinnat (valitsette yhden per kategoria):

  • Orkestrointi: Temporal, Airflow, K8s Jobs, AWS Step Functions

  • Agenttikehys: Omaa koodia, AutoGen, CrewAI, LangGraph, LlamaIndex Workflows

    • Inferenssi: vLLM, TGI, TensorRT-LLM, SageMaker, Groq, Celebras

    • Infrastruktuuri**: GCP Vertex, AWS EKS, Azure ML, on-prem K8s, **Vast.ai (PoC)**

• Toteutus

• GPU-klusterin pystytys Vast.ai Docker-konteilla

• Koulutuspipeline (RLHF) tai promptien versionhallinta (Git)

• API-avainten hallinta ja lokeroinen lokitus

• Tulos: Toimiva **Agenttitehdas PoC**, jolla testataan yhden agentin suorituskykyä ja hallintamallia.

Vaihe 3: Räätälöidyt Agentit (2–6 viikkoa, *vain jos PoC validoitu*)

Järjestelmäintegraatiot (realistiset, ei "saumattomia"):

ERP/CRM: REST API + webhookit + virheenkäsittely

Datalähteet: Vector DB (Pinecone, Weaviate, PGVector) tai RAG

Human-in-the-loop: Selainlaajennukset, Slack/Teams-botit, review-UI

Agenttien spesialisointi:

- Domain-tieto: Upotetaan dokumenteista, ei "vaistonvaraisesti"

- Hallinta: Promptien versionhallinta Gitissä, selkeä deploy-prosessi

Vaihe 4: Tuotanto-Operaatiot

• Perustuotanto:

• Monitorointi: Prometheus + Grafana, LLM-tracing (LangSmith, Arize, OTLP)

• Versiohallinta: Blue-green deployment agenteille

• Skaalautuvuus **: HPA/VPA tai pilven autoscaling, ** kustannuskatkaisut** (spot-instanssit, batching)

• Compliance**: Audit-lokit, PII-redactio, tietoturvalaajennukset

• Jatkuva kehitys: "Jatkuva oppiminen" = manuaalinen retrain-kierros, ei automaattista ilman ihmistä

• Agenttitehtaan kapasiteetin skaalaus liiketoiminnan tarpeiden mukaan

Strateginen tekoälykehyksen valinta

Organisaatiot, jotka toteuttavat moniagenttijärjestelmiä, tarvitsevat selkeyttä siihen, mitkä kehykset ratkaisevat mitäkin ongelmia. Lifetime Consulting erikoistuu nimenomaan tähän haasteeseen – auttamalla organisaatioita suunnittelemaan agenttijärjestelmäarkkitehtuureja, jotka hyödyntävät oikeita työkaluja oikeassa kontekstissa.

Enterprise AI -palvelumme hyödyntävät tekoälyä, kuten koneoppimista ja luonnollisen kielen käsittelyä (NLP), monimutkaisten liiketoiminnan haasteiden ratkaisemiseen skaalautuvasti. Nämä palvelut toimivat eri osastoilla prosessien automatisoinnissa, päätöksenteon tehostamisessa ja operatiivisessa tehostamisessa – esimerkiksi agenttipohjaisilla chatboteilla, ennustavalla analytiikalla sekä järjestelmillä, jotka analysoivat asiakaskäyttäytymistä tai toimitusketjutietoja.

Kuluttajatekoälystä poikkeamme strategisen integraation, tietoturvan ja kyvyllä käsitellä suuria määriä arkaluonteisia liiketoimintatietoja sekä Agenttitehtaamme avulla rakennettavalla, hallittavalla ja siirrettävällä moniagentti-infrastruktuurilla.