AI-productengineering en agentische systemen
Consultant voor AI-producten en agentische systemen
Een AI-toepassing omzetten in een betrouwbaar en meetbaar product: van scope en architectuur tot evaluatie, guardrails, implementatie en overdracht.
Bespreek de AI-toepassing Ontdek de expertise- 2008
- Digitale producten sinds
- 10
- Open-source agentrecepten
- 01
- Referentieblueprint
Clément Sauvage · Bits’n Coffee
Van AI-toepassing naar productsysteem.
Clément Sauvage is consultant voor AI-producten en agentische systemen en senior product engineer. Hij helpt bedrijven een AI-toepassing om te zetten in een betrouwbaar en meetbaar product. Sinds 2008 bouwt hij digitale producten en verbindt hij productdoelen met retrieval, geheugen, tools, MCP, agentworkflows, evaluatie, observability en guardrails.
Hij was technisch lead en auteur van Nebius Agent Blueprint Recipes: tien open-sourcerecepten en een referentieblueprint die in code laten zien wat productieklare AI-agents nodig hebben. Vanuit Frankrijk werkt hij in het Engels en Frans met product- en engineeringleiders in Europa, Zwitserland, het VK en de VS.
Wanneer je mij inschakelt
Verder dan een indrukwekkende demo.
De rol verbindt de toepassing met het systeem: bepalen wat de moeite waard is om te bouwen, hoe het moet werken en wat het team nodig heeft om het veilig te beheren.
Waar staat het AI-product nu?
Je ziet een AI-kans, maar hebt nog geen productkeuze gemaakt
Gebruikers, taak, beschikbare data, meetbaar resultaat en de kosten van een fout antwoord bepalen voordat je een model, aanbieder of architectuur kiest.
Het prototype werkt, maar is nog niet betrouwbaar in productie
Evaluatie, observability, kosten en latency, expliciet foutgedrag en de operationele basis toevoegen voordat echte gebruikers ermee werken.
Het systeem moet informatie ophalen, onthouden of actie ondernemen
Afgebakende workflows, tools, MCP-integraties, rechten en menselijke controlepunten ontwerpen op basis van de benodigde autonomie.
AI moet onderdeel worden van een bestaande web- of mobiele ervaring
Nuttige AI-functies integreren en kiezen tussen cloud- en on-device-inferentie op basis van privacy, latency, betrouwbaarheid en interfacekwaliteit.
AI-productengineering
Het systeem rond het model.
De opdracht kan een gerichte product- en architectuurreview, een productiegericht prototype of technische leiding tot en met implementatie en overdracht zijn.
Scope en systeemontwerp
Taak, gebruikers, data, succescriteria en grenzen toetsen, en modellen, aanbieders en architectuur kiezen op basis van kosten, latency, privacy, gegevenslocatie en latere aanpasbaarheid.
RAG, geheugen en agentorkestratie
Retrieval met herleidbare bronnen, conversatie- of langetermijngeheugen en getypeerde, begrensde workflows ontwerpen in plaats van open lussen.
Tools, MCP en toegangsgrenzen
Agents via expliciete tools en Model Context Protocol met echte systemen verbinden en bepalen wat ze mogen doen, namens wie en wanneer menselijke bevestiging nodig is.
Evaluatie, observability, kosten en latency
Testscenario’s, gesimuleerde gesprekken, foutgevallen en regressiecontroles maken, uitvoeringen inspecteerbaar maken en kosten modelleren voordat je opschaalt.
Prototype, productintegratie en overdracht
Gerichte prototypes of referentie-implementaties bouwen die getypeerd, observeerbaar, gecontaineriseerd en getest zijn; daarna systeem, evaluatie en beheerafspraken overdragen.
Bewijs uit productie
Agents die verder groeien dan de demo.
Nebius Agent Blueprint Recipes toont architectuur, implementatie en beheerfundamenten van productieklare agentische systemen.
UitgelichtOnafhankelijk product
Ottie
Een kleine otter voor mensen die dingen uitstellen, met aandacht voor ADHD. Kleine acties en een volledig native Apple-ervaring helpen je op weg en houden je op koers. Ottie staat naast je.
UitgelichtOnafhankelijk product
Nebius for Foundation Models
Kies je AI, vergelijk twee antwoorden en verken het web in een iOS / iPadOS / macOS-app. Nebius Chat brengt de open modellen van Nebius samen met Foundation Models.
UitgelichtOnafhankelijk product
Wordzl
Schud fysieke 3D-dobbelstenen, verbind letters en ontdek het woord dat iedereen over het hoofd zag. Een native woordspel voor iPhone en iPad dat tastbaar spel, competitie en leren samenbrengt.
Zo werk ik
Begin bij de toepassing. Meet het gedrag. Begrens de autonomie.
Het model komt na de taak, data en gevolgen van een fout. Ook een prototype hoort een geloofwaardige route naar beheer te bieden, geen tweede implementatieproject.
- 01Kaderen
Begin bij de toepassing, niet bij het model
Taak, gebruikers, data, beperkingen en resultaat verduidelijken voordat je een aanbieder kiest of agent ontwerpt.
- 02Evalueren
Maak gedrag meetbaar voordat je uitbreidt
Verwacht gedrag, foutscenario’s en regressietests vastleggen voordat meer gebruikers, data of autonomie worden toegevoegd.
- 03Begrenzen
Geef het systeem alleen nodige autonomie
Rechten, controlepunten, terugvalopties en foutgedrag als productkeuzes ontwerpen, niet als late beveiligingsmaatregelen.
- 04Overdragen
Laat het team de controle houden
Productieklare code, evaluaties en documentatie opleveren die het team zelfstandig kan beheren en verder ontwikkelen.
Veelgestelde vragen
Vóór de eerste modelaanroep.
Toepassing, grenzen, bewijs en beheer moeten helder zijn voordat het systeem meer autonomie krijgt.
Wat doet een AI-productconsultant?
Een toepassing omzetten in een product dat in productie kan draaien: scope en waarde, architectuur, retrieval, geheugen, tools, workflows, evaluatie, observability, rechten, foutgedrag, integratie en overdracht.
Wat is een agentisch systeem?
Een systeem dat informatie ophaalt, tools en API’s gebruikt, context onthoudt en meerstapswerk uitvoert. Productie vraagt om begrensde workflows, rechten, guardrails, evaluatie, observability en expliciet foutgedrag.
Met welke modellen en aanbieders werk je?
Clément werkt onder meer met OpenAI, Anthropic, Mistral, Google en Nebius, open-gewichtenmodellen en waar passend on-device-inferentie op Apple-platforms. De keuze volgt uit toepassing, kosten, latency, gegevenslocatie en privacy.
Wat is MCP en waarom is het belangrijk?
Model Context Protocol is een open standaard om AI-systemen via expliciete interfaces met tools en databronnen te verbinden. Acties leveren praktische waarde op en maken toegangs- en operationele risico’s concreet.
Hoe evalueer je een AI-systeem?
Met representatieve tests, gesimuleerde gesprekken, bekende foutgevallen en regressiecontroles, gecombineerd met observability waarmee uitvoeringen inspecteerbaar zijn. Zo zie je veranderingen voordat gebruikers ze merken.
Kun je werken met gereguleerde bedrijven, waaronder Zwitserse financiële instellingen?
Ja. Clément ontwerpt architecturen die passen bij governance, beveiliging en controle: herleidbare antwoorden, gecontroleerde datastromen, beperkte rechten en menselijke controlepunten. Hij geeft geen complianceadvies en werkt met de verantwoordelijke teams.
Bouw je prototypes of geef je alleen advies?
Allebei. Clément bouwt prototypes en referentie-implementaties wanneer werkende code de snelste validatie oplevert, en werkt mee aan architectuur, implementatie en overdracht.
Kun je AI toevoegen aan een bestaande mobiele app?
Ja. Vanuit ervaring met native iOS-, macOS- en webproducten integreert Clément AI in bestaande apps en kiest hij tussen on-device- en cloudinferentie op basis van privacy, latency, kosten en interface.
Werk je met bedrijven buiten Frankrijk?
Ja. Clément werkt in het Engels en Frans met bedrijven in Europa, Zwitserland, het VK en de VS. Samenwerking op afstand is gebruikelijk; waar nuttig organiseert hij workshops op locatie.
Wat moet de AI doen?
Ik vertel je hoe ik de scope bepaal.
Vertel me over gebruikers, taak, data, bestaand product en beperkingen. Ik bekijk de context persoonlijk en leg de kleinste geloofwaardige route uit naar een product dat beheerd kan worden.
Bespreek de AI-toepassing