Lever de agent, de eval en de integratielaag die je AI-product nodig heeft om echt te zijn.
AI-agents, RAG-pipelines, vector stores, LLM-routing, evals, streaming-interfaces, multi-modale inputs. De engineering-laag die een prompt-prototype tot een product maakt. End-to-end gebouwd, en jij bent eigenaar van de code.
De patronen die we voor AI-producten leveren
AI-producten falen op voorspelbare manieren: geen eval, geen fallback, geen observability, geen abstractie boven het model. Hier zijn de patronen die contact met gebruikers overleven.
Agent-platforms
Multi-step agents met planning, tool use, geheugen en recovery. OpenClaw, custom orchestrators of framework-on-rails.
RAG-pipelines
Chunking, embedding, retrieval, reranking, citation. Hybrid search waar het zin heeft, evals op elke stap.
Vector-databases
Pinecone, Qdrant, pgvector, Turbopuffer. Gekozen per workload, geïndexeerd op de queries die ertoe doen, observability op hit rates.
LLM-routing + caching
Anthropic, OpenAI, fallback chains, prompt caching, semantic cache, cost- + latency-observability per route.
Evals + observability
Append-only eval log, regressie op elke prompt-wijziging, latency- + cost- + accuracy-tracking per model. Het audittrail waarmee een AI-product vertrouwen verdient.
Streaming + multi-modaal
SSE- of WebSocket-streams, partial JSON parsing, multi-modale inputs (image, audio, file). De UI-patronen die AI real-time laten voelen.
Recent werk, gebouwd en opgeleverd.
Vier geselecteerde projecten die Stacklane van begin tot eind leverde. Softwarebouw, design en brand op één ritme, zonder eigen mensen aan te nemen.
Veelgestelde vragen
Kunnen jullie ons AI-prototype naar iets productieklaars brengen?
Ja. We maken van agents en RAG-demo's echte producten: fatsoenlijke eval-harnassen, observability, foutafhandeling en de integratielaag zodat het werkt tegen jullie echte data en systemen.
Hoe gaan jullie om met RAG, vector-databases en de kwaliteit van retrieval?
We bouwen RAG-pipelines met vector-databases en reranking, en we meten de retrieval-kwaliteit met evals in plaats van te gokken. Dat is meestal het verschil tussen een demo die er goed uitziet en een product dat mensen vertrouwen.
Kunnen jullie de LLM-kosten beheersen en het product betrouwbaar houden?
We bouwen LLM-routing en caching om kosten en latentie te verlagen, plus fallbacks zodat één storing bij een provider het product niet platlegt. Streaming en multimodale ondersteuning voegen we toe waar jullie use case dat vraagt.
Hoe weten we dat de AI echt werkt voordat we live gaan?
We bouwen evals en observability zodat je accuraatheid, regressies en echt gebruik ziet, niet alleen een onderbuikgevoel. Jij bent eigenaar van de agent, de eval-suite en de integratiecode, dus je kunt blijven verbeteren zonder ons.
Stacklane is een van de beste softwareteams waarmee we hebben gewerkt. We hebben ze met elk soort project geconfronteerd en ze leveren elke keer.
Laten we de agent en de eval-harness leveren.
Stacklane bouwt AI-agent platforms, RAG-pipelines, eval- en observability-tooling, en de integratielaag die echte AI-producten nodig hebben.
Patronen die we bouwen
Verken elk patroon in detail.
Gerelateerde artikelen
Alle artikelenAI Softwarebouw5 min
RAG, fine-tuning of prompting: wat heb je echt nodig?
Teams grijpen naar fine-tuning omdat het serieus klinkt. Meestal is het antwoord een betere prompt of retrieval, en is fine-tuning het dure laatste redmiddel, niet het startpunt.
AI Softwarebouw6 min
RAG die écht antwoord geeft: waarom de demo werkt en de uitrol niet
Retrieval-augmented generation geeft een model een openboekexamen over je eigen documenten. De demo oogt magisch; in de uitrol bepalen de retrieval, de chunking en de rommelige pdf’s of het standhoudt.
AI Softwarebouw5 min
Weten of je AI echt werkt: evals, guardrails en eerlijk falen
‘Lijkt goed’ is geen release-check. Teams die betrouwbare AI leveren, kunnen het meten, merken het als hij afwijkt, en laten hem eerlijk falen in plaats van zelfverzekerd.