AI ต้องการ โครงสร้างกำกับดูแล ไม่ใช่แค่ prompt ดีๆ
เราออกแบบและดูแล Platform Layer รอบ Claude — ตั้งแต่ Multi-agent Orchestration, State Management, Quality Gates ไปจนถึงการลดต้นทุน Token เพื่อให้ AI Agents ของคุณทำงานได้เหมือน Production Software จริงๆ ไม่ใช่แค่ Demo
พิสูจน์แล้วใน Production
ลดค่า Token ของ Claude ด้วย Local LLM Classification
Agents เฉพาะทางใน Orchestration Model แบบ 3 ชั้น
มาตรฐานการกำกับดูแลที่ทำให้ AI Workflow ตรวจสอบได้
Quality Net: Static → CI → Runtime Observability
สิ่งที่เราส่งมอบ
MCP services สำหรับขายและ Open Source พื้นฐาน — ทั้งหมดเกิดจากแพลตฟอร์มเดียวกันที่เราใช้งานเอง
GetCode MCP Platform
SaaS · Self-hosted
แพลตฟอร์ม Model Context Protocol แบบครบวงจร — Monorepo ประกอบด้วย API, Web Console, MCP Server, ระบบจัดการ Token ของทีม และ Docker Compose สำหรับ Production
claude-db MCP
MCP Service
เปิด State ของ Claude Code (Tasks, Plans, Memory, Sessions, Decisions) ให้เป็น MCP — เพื่อให้ Agents แชร์ Context ข้ามเครื่องและข้าม Session ได้
Model Registry
Routing
ระบบ Resolver แบบ Role-to-Model พร้อม Hot-swap ผ่าน SSE สลับ Opus/Sonnet/Haiku หรือ Local LLM ได้ตาม Role โดยไม่ต้อง Restart
Quality Net
Quality · DevEx
ระบบป้องกันการ Regression จาก AI-generated Code แบบ 3 ชั้น: ESLint Rules, CI Policy Gates, และ Runtime Health Tiles
วิธีที่เราจะช่วยคุณ
ตั้งแต่ที่ปรึกษาเชิงกลยุทธ์ไปจนถึงลงมือสร้างให้ทั้งระบบ เลือกรูปแบบที่เหมาะกับจุดที่คุณอยู่
Hook Systems, Enforcement Gates, Capability Registries และ Audit Trails สำหรับองค์กรที่ใช้ Claude ระดับ Enterprise
Delegation Patterns, Role-based Routing, Swarm Decomposition ออกแบบทีม Agent ที่ไม่มาขวางกันเอง
ลดค่า Token ด้วย Local LLM Classification, Right-model Routing และ Skill Chains เราทำสำเร็จมาแล้ว แล้วเราจะสอนให้คุณทำ
SSoT Architecture สำหรับ AI: PostgreSQL + REST API แทนการใช้ JSON Files ปลอดภัยสำหรับระบบที่มีหลาย Instance
ระบบป้องกัน 3 ชั้น: Static Analysis, CI Policy Gates, Runtime Observability จับ Regression จาก AI ก่อนขึ้น Production
Hot/Cold Memory, Cross-session Knowledge, Context Prefetching ทำให้ Agent ของคุณ 'จำ' สิ่งต่างๆ ได้จริง
คิดแบบระบบ ไม่ใช่แค่ Hack
เรามอง AI เหมือนที่ทีม Backend มองระบบ Distributed — ต้องมี Observability, Versioning, Audit Trail และ Rollback ระเบียบวินัยเหล่านี้คือสิ่งที่เปลี่ยน Demo ให้กลายเป็น Platform จริง
- Routing แบบ Deterministic ด้วย Local LLM Classifier (ไม่มี Black Box)
- Single Source of Truth ผ่าน API-first State (ไม่ต้องพึ่ง JSON File ที่หลงทาง)
- Spawn-first Delegation พร้อม Enforcement Gate (ไม่หลุดจากนโยบาย)
- คุณภาพถูกบังคับใน 3 ชั้น ไม่ใช่หวังว่าจะผ่านตอน Deploy
พร้อมจะสร้าง AI ที่ Scale ได้จริงแล้วหรือยัง?
เล่าให้เราฟังเกี่ยวกับ Claude ที่คุณใช้อยู่, ระบบ Multi-agent ที่กำลังวางแผน หรือ MCP Integration ที่อยากจะทำ ครั้งแรกคุยฟรี
เริ่มคุยกับเรา