Builds signés
Signatures de release Ed25519
Disponibles pour de nouveaux projets
Infrastructure IA
de production,
livrée.
Serveurs MCP sur mesure, modèles open-weight fine-tunés et essaims d'agents autonomes. Développés en TypeScript, Rust et C — Python réservé aux pipelines d'entraînement.
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Principes d'ingénierie
Évaluations reproductibles
Suites Inspect-AI, datasets versionnés
Sans dépendance éditeur
Modèles open-weight et protocoles ouverts
Propriété complète
Sources, clés et procédures transférées
Notre offre
Quatre expertises.
Un seul standard d'ingénierie.
Chaque mission livre un artefact de production que vos équipes peuvent exécuter, auditer et faire évoluer en autonomie.
01
Serveurs MCP sur mesure
Connecteurs développés pour votre environnement — Claude Opus 4.8, Cursor, Windsurf, Cline et agents headless. Conception de schémas, authentification, observabilité et durcissement pour la production.
- SDKs TypeScript & Python
- I/O streaming
- Releases signées
02
Fine-tuning open-weight
QLoRA, entraînement par renforcement GRPO et distillation sur les derniers modèles open-weight. Runs reproductibles sur Unsloth Studio et torchtune — 70% de VRAM en moins, gates pilotés par l'évaluation.
- DeepSeek V4 · Kimi K2 · GLM 5.1
- Qwen 3.7 · Gemma 4 · Llama 4
03
Architecture & audit d'agents
Topologies multi-agents, orchestration routée par RL, conception de retrieval, budgets de tokens et revue de sécurité avant déploiement.
- Modèle de menace
- Budget tokens & coûts
04
Essaims d'agents autonomes
Essaims en production avec garde-fous déterministes, logs de replay, fan-out de sous-agents et points de validation humaine. Du tool unique à l'orchestration de 300 agents.
- Runs rejouables
- Validation humaine
Workflow en direct
De l'initialisation à la production signée en quelques secondes.
Chaque livrable NovaQuantiX est fourni avec des builds signés Ed25519, des logs chaînés Merkle et des suites d'évaluation Inspect-AI rejouables. Voici les commandes réelles.
nova@quantix:~/projects/my-tool
$
Conçu pour la distribution
Exécution partout,
déploiement universel.
Les serveurs MCP fonctionnent en mesh basse latence sur les principaux fournisseurs cloud, infrastructures dédiées ou matériel on-premise. Monitoring, signature et réplication assurés par défaut.
- → Mesh multi-régions basse latence
- → Déploiements signés (Ed25519)
- → Logs d'audit chaînés Merkle
Méthodologie d'engagement
Du cadrage au système en production en six semaines.
Phases à prix fixe, gates CI/CD vérifiés et logs de build immuables. Visibilité claire sur les livrables et les prochaines étapes.
- 01
Cadrage & architecture
Cartographie des flux de données, des agents et des risques. Vous recevez un document d'architecture (ADR) écrit avant toute ligne de code.
Semaine 1 · ADR + budget - 02
Ingénierie reproductible
Chaque commit génère un log de build immuable, un artefact signé et une suite d'évaluation Inspect-AI. Rust ou C pour les chemins critiques, TypeScript pour le MCP, Python pour l'entraînement.
Semaines 2-6 · Phases CI/CD - 03
Livraison & transfert de propriété
Déploiement, documentation, formation de vos équipes et transfert complet de la propriété. Code source, clés, dépôts et baselines d'évaluation vous appartiennent.
Semaine 6+ · Sources & procédures
Stack technologique
Les composants
que nous livrons.
Composants sélectionnés pour leurs performances, leur sécurité mémoire et leur pérennité. Python est réservé aux scripts d'entraînement, là où l'écosystème l'exige.
Vérifiez la signature de chaque release et le root Merkle avant déploiement.
- 01RustChemins critiques de performance
- 02CContrôle bas-niveau
- 03TypeScriptServeurs MCP · interfaces d'agents
- 04PythonPipelines d'entraînement uniquement
- 05Claude Opus 4.8Tool use · raisonnement 1M tokens
- 06Modèles open-weightDeepSeek V4 · Kimi K2 · GLM 5.1 · Qwen 3.7 · Gemma 4
- 07Postgres · Redis · pgvectorAgents stateful · vector & KV
- 08Ed25519 · MerkleReleases signées · logs d'audit
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