شركة تطوير برمجيات الذكاء الاصطناعي التي تُسلّم ذكاء اصطناعي جاهز للإنتاج
تجاوز النماذج الأولية. نبني بنية تحتية للذكاء الاصطناعي مرنة وقابلة للتوسع وآمنة باستخدام تنسيق الوكلاء المتطور وخطوط أنابيب MLOps.
from langgraph import StateGraph, END from crewai import Agent, Task, Crew # Initializing SoftBrixAI Enterprise Orchestrator orchestrator = StateGraph(ProductionState) def deploy_agent_cluster(config): try: crew = Crew( agents=[analyst, architect, coder], process=Process.hierarchical, memory=True ) return crew.kickoff() except Exception as e: logger.error("Deployment Fail: {}".format(e)) > Executing optimization pipeline... > Status: 99.4% Hallucination Mitigation Verified.█
موثوق من قبل شركات Inc. 5000 والشركات الناشئة
الامتثال مدمج في كل نظام ذكاء اصطناعي نُسلّمه.
كل نظام نُسلّمه مبني وفقًا للمعايير التي يستخدمها مدققوك بالفعل. هذه الشهادات والأطر هي وضعية النشر الافتراضية، وليست إضافة مدفوعة أبدًا.
ضوابط الأمان والسرية المُراجعة سنويًا.
الامتثال لحماية البيانات والخصوصية لجميع مواطني الاتحاد الأوروبي.
الامتثال لقانون خصوصية المستهلك في كاليفورنيا مع حقوق المستخدم الآلية.
المعيار الدولي لإدارة أمن المعلومات.
معايير صناعة بطاقات الدفع لسير العمل المالي الآمن.
سلامة البيانات وفقًا لقانون الحقوق التعليمية الفيدرالية والخصوصية.
متوافق مع أطر الأمن السيبراني NIST SP 800-53.
عمليات نشر مؤمنة على بنية تحتية سحابية محمية.
معالجة بيانات صحية محمية وقنوات VPC للمرضى.
بنية تحتية مؤسسية مبنية على GCP معتمد الامتثال.
حزمتنا التقنية القابلة للتحقق ومعايير البنية
خدمات مصغرة نشطة على مستوى المؤسسات وطبقات تنسيق النماذج التي تخدم حاليًا حركة الإنتاج.
عقد تنسيق عالية التوفر مع تجاوز تلقائي للفشل وحفظ الحالة لحلقات الاستدلال.
كل عملية نشر تخضع لتحليل ثابت آلي وفحص نقاط الضعف ضمن خط أنابيب CI/CD.
هندسة الذكاء الاصطناعي الشاملة
تطوير برمجيات AI
تطبيقات مؤسسية مخصصة مع نوى AI مدمجة وخدمات مصغرة.
استكشف دراسات الحالة arrow_forwardتطوير وكلاء AI
أنظمة وكلاء متعددة مستقلة لأتمتة العمليات التجارية المعقدة.
بنية الوكلاء arrow_forwardحلول GenAI
ضبط دقيق مخصص لنماذج LLM وأنظمة RAG للذكاء المتخصص بالمجال.
مختبرات الضبط الدقيق arrow_forwardMLOps والبنية التحتية
بنية تحتية سحابية قابلة للتوسع مع تسريع GPU وخطوط أنابيب النشر.
البنية التحتية arrow_forwardالبيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي
معالجة البيانات على نطاق البيتابايت للتحليلات التنبؤية والنمذجة.
هندسة البيانات arrow_forwardحوكمة الذكاء الاصطناعي
الامتثال الأخلاقي، كشف التحيز، وأطر معالجة البيانات الآمنة.
الامتثال arrow_forwardالتحليل التنبؤي
توقع تحولات السوق وسلوك المستخدم بنماذج عالية الدقة.
التحليلات arrow_forwardتكامل الأنظمة القديمة
اربط قدرات الذكاء الاصطناعي الحديثة بنظامك التقني الحالي.
التحديث arrow_forwardوكلاء RAG والاستدلال المتقدمون
تنسيق واعٍ بالسياق
تنفيذات LangGraph للاستدلال الدوري وإدارة الحالة.
بنية البحث الهجين
دمج التشابه المتجهي مع إعادة الترتيب الدلالي (Cohere/BGE).
نماذج LLM بالخصوصية أولاً
Llama-3 أو Mixtral مستضافة ذاتيًا لسيادة البيانات المطلقة.
تصحيح الأخطاء المستقل
حلقات تصحيح ذاتي مدمجة لمخرجات خالية من الهلوسة.
متوسط وقت الاستجابة لخطوات استدلال الوكلاء في الإنتاج.
التميز القطاعي
داخل عملية تطوير برمجيات الذكاء الاصطناعي لدينا.
من الاختناقات التشغيلية إلى المزايا التنافسية. شاهد كيف حوّلنا طريقة عمل الشركات.
الاكتشاف والاستراتيجية
تحصل على ترتيب أولويات واضح لفرص الذكاء الاصطناعي وخارطة طريق تنفيذ واقعية مع توقعات العائد على الاستثمار المقيّمة مسبقًا. موارد التطوير تستهدف حالات الاستخدام التي تزيل أكبر اختناقاتك، وليس كل فكرة تبدو واعدة فحسب.
التصميم والنمذجة الأولية
تتلقى نماذج أولية تفاعلية تحاكي تجربة النظام الحقيقي وتفاعلاته مع الذكاء الاصطناعي. مشاكل قابلية الاستخدام وسير العمل تظهر عندما لا تزال التغييرات تستغرق دقائق، وليس بعد إهدار الميزانية.
التطوير والتكامل
يمكنك الوصول إلى الميزات العاملة في بيئة الاختبار، ومراجعة أداء نموذج الذكاء الاصطناعي، والانضمام إلى عروض السبرنت. العوائق التقنية تظهر فورًا عندما لا يزال بالإمكان إصلاحها.
النشر والإطلاق
تحصل على نشر إنتاجي مع لوحات مراقبة، وتحليلات تتبع أداء النظام الحي، وتسليم موثق. الحل يعمل بشكل موثوق بينما تركز على التبني والتحسين.
الدعم والتحسين
تتلقى مراقبة أداء مستمرة، وتحديثات للنماذج مستمدة من بيانات الاستخدام الفعلي، وتوصيات تحسين واضحة. النظام يتحسن مع توسع الاستخدام، والدقة تزداد مع المزيد من البيانات.
تأثير تجاري مُثبت
دراسة حالة Fortune 500: التكنولوجيا المالية
استبدلنا خط أنابيب التحقق اليدوي من المستندات بسرب وكلاء مستقلين، مما قلّص وقت المعالجة من 48 ساعة إلى 12 دقيقة.
"بنية SoftBrixAI لم تقم فقط بأتمتة المهام—بل أعادت تعريف نموذج قابلية التوسع لدينا."
استثمار شفاف
- check الاستراتيجية والاكتشاف
- check نموذج أولي عامل
- check خارطة طريق تقنية
- check تطوير تطبيق كامل
- check بنية تحتية قابلة للتوسع
- check ضمان أداء 12 شهر
Answers Before You Build
Straight answers on how we scope, price, secure, and ship enterprise AI systems.
SoftBrixAI is an enterprise AI software development company. We build production-grade AI applications, autonomous multi-agent systems, custom LLM and RAG solutions, MLOps infrastructure, and predictive analytics — engineered to run reliably at scale rather than stall as experiments.
A prototype proves an idea works once in a demo. Production-grade AI runs continuously under real traffic with monitoring, automated failover, security controls, and self-correction loops that minimise hallucinations. We specialise in taking systems across that gap so they hold up in the real world.
A Core POC — strategy, a functioning prototype, and a technical roadmap — typically runs $15k–$50k. A full production build with scalable infrastructure and a 12-month performance warranty generally ranges from $50k to $150k+. Final pricing depends on scope, integrations, and compliance requirements, which we confirm in a discovery call.
A proof of concept usually takes a few weeks, while a full production system typically spans a few months across discovery, prototyping, development, and deployment. Our staged process puts working features in a staging environment early, so blockers surface while they are still cheap to fix.
We deliver AI across healthcare (HIPAA-compliant diagnostics), fintech (fraud detection, risk modeling, algorithmic trading), logistics (predictive routing and inventory optimisation), EdTech, SaaS, manufacturing, and legal — adapting each system to the vertical's data, workflows, and regulations.
Compliance is our default deployment posture, never a paid add-on. Every system is built against SOC 2 Type II, GDPR, CCPA, HIPAA, ISO 27001, PCI-DSS, and NIST frameworks, with automated static analysis and vulnerability scanning inside the CI/CD pipeline. We also support self-hosted LLMs for full data sovereignty.
Yes. We bridge modern AI capabilities with your current tech ecosystem through secure APIs and microservices, so you gain autonomous agents, RAG, and predictive models without ripping out the platforms your team already relies on.
Yes. Production builds include ongoing performance monitoring, model updates drawn from real usage data, and optimisation recommendations, backed by a 12-month performance warranty. Accuracy improves as usage scales and more data flows through the system.