Minerva Cloud

Desafio

A equipa precisava de aumentar o throughput de engenharia sem criar mais overhead operacional, ao mesmo tempo que implementava o Vox Engine de uma forma que ligasse de forma coerente as capacidades dos fornecedores, os fluxos internos e a direção do produto.

O que entregámos

Ajudámos a automatizar todo o pipeline de engenharia e apoiámos a implementação do Vox Engine, o sistema nativo de AI da Minerva Cloud, usando OpenAI e Anthropic como fornecedores centrais da stack.

Resultado

A Minerva Cloud dispõe agora de um sistema de entrega mais sólido por trás do produto, com mais automação na execução de engenharia e um caminho mais claro para o Vox Engine funcionar como uma verdadeira camada de AI dentro da plataforma.

Superfícies de produto selecionadas

Uma vista do sistema da Minerva entre operações no dashboard e a experiência de threads com Vox.

Visibilidade automatizada da engenharia

Ajudámos a Minerva a transformar o pipeline de engenharia num sistema mais visível e automatizado, tornando mais fácil acompanhar throughput, coordenação e contexto operacional sem depender de mais follow-up manual.

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Vox Engine no ciclo do produto

Também ajudámos a implementar o Vox Engine, o sistema nativo de IA da Minerva baseado em OpenAI e Anthropic, para que a camada de IA operasse como parte real da experiência de produto, e não como uma capacidade de backend desligada.

Visitar siteExplore a prontidão para AI

O pipeline de engenharia tinha de se tornar um sistema

A Minerva Cloud já estava a construir numa direção nativa de AI, mas o pipeline de engenharia precisava de mais automação para que a velocidade de entrega aumentasse sem multiplicar o trabalho manual de coordenação nos bastidores.

• O trabalho de pipeline tinha de se tornar mais repetível e menos dependente de seguimento manual.
• A execução de engenharia precisava de maior alavancagem interna, e não de mais overhead de processo.
• O trabalho no sistema de AI tinha de encaixar na direção do produto, em vez de se tornar uma frente técnica isolada.

Ajudámos a automatizar o ciclo de entrega

Uma parte importante do trabalho concentrou-se na automatização do pipeline de engenharia de ponta a ponta, reduzindo o atrito nas passagens de contexto e tornando mais fiável o caminho entre decisão técnica e trabalho colocado em produção.

• A automação reduziu a coordenação repetida ao longo do fluxo de engenharia.
• O ciclo de entrega tornou-se mais fácil de executar de forma consistente à medida que a equipa passava da ideia à implementação.
• A velocidade de execução melhorou sem exigir mais camadas operacionais manuais.

O Vox Engine tornou-se uma camada nativa do sistema

Em paralelo com a automação do pipeline, ajudámos a implementar o Vox Engine, o sistema nativo de AI da Minerva Cloud, construído sobre OpenAI e Anthropic. O objetivo não era apenas integrar fornecedores de modelos, mas desenhar uma camada interna de AI utilizável que pudesse suportar o sistema de produto como um todo.

Isso fez com que o trabalho fosse mais do que afinação de infraestrutura. O sistema de engenharia e o sistema de AI foram desenvolvidos como partes ligadas do mesmo modelo operacional.

O resultado foi mais alavancagem, não mais complexidade

A combinação entre automação do pipeline e apoio ao Vox Engine deu à Minerva Cloud um sistema interno de execução mais sólido. Em vez de acrescentar mais uma camada frágil de tooling, o trabalho criou mais alavancagem utilizável ao mesmo tempo na engenharia e na implementação de AI.

• Fluxo de engenharia mais rápido, com menos coordenação manual.
• Um caminho de implementação mais claro para o sistema nativo de AI.
• Maior alinhamento entre os sistemas internos de entrega e o roadmap do produto.

AI-driven autonomous agents designed to streamline business operations, optimize workflows, and enhance productivity.Minerva homepage

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Se está a construir um produto com uma camada nativa de AI e precisa de maior capacidade interna de entrega à sua volta, podemos ajudar a definir o sistema, o fluxo de trabalho e o recorte de implementação certos.