Systems
Agentic systems
可 review 的 multi-agent workflows、browser automation、observability、escalation paths，以及在压力下仍可读的 fallback。
代理/执行层
Polygonface Agency
Polygonface 为需要实际交付的团队构建网站、操作员工具和代理系统。
Polygonface 是发布背后的执行层。
我们为需要将工作变成现实的团队设计和交付网站、内部工具、代理系统和集成轨道。
该机构嵌入到更大的出版生态系统中，但它并不是头版的主要身份。
Agentic systemsOn-prem LLMConsultation + educationWeb development
CloudflareOpenAIAnthropicOllamavLLMAstroSvelteKitPostgresD1R2ListmonkMauticSlackNotionCloudflareOpenAIAnthropicOllamavLLMAstroSvelteKitPostgresD1R2ListmonkMauticSlackNotion
Polygonface 真正做什么
清晰的工作，而不是 AI theatre。
Private stack
On-prem LLM
Local/private model deployments、retrieval 和 policy boundaries、internal tooling surfaces，以及敏感环境的受限 operator paths。
Advisory
Consultation + education
面向 public/private-sector teams 的 AI operating models、workshops、executive framing、internal playbooks，以及降低混乱的 training。
Surfaces
Web development
Astro 和 SvelteKit frontends、editorial sites、control rooms、partner portals，以及人和 agent 能实际工作的 service surfaces。
精选系统
证明工作形态，而不是 moodboard screenshot。
Showcase
网站正在变成 operational surfaces。
Publishing、capture、review、automation、governance 和 internal operator actions 正越来越多地汇聚在同一个 frontend。我们从一开始就围绕这个现实设计。
Editorial system
Dispatch + operator CMS for a newsroom-first site with a distinct agency layer.
Publishing, feeds, media variants, and operator review in one Cloudflare-native stack.
Astro frontWorker CMSD1 / R2 / Images
Operator tool
Presentation console for live rooms, fullscreen media, and public-safe playback.
Live deck playback, modal media handling, and a presentation console tied to the wider site stack.
Schema-gated decksLive media controlsPublic-safe shell
Private stack
Private LLM ops handoff for a team that needed policy, retrieval, and operator guardrails.
Policy boundaries, retrieval design, and operator surfaces for high-trust model deployments.
Private inferenceRetrieval lanesAudit-aware controls
Workflow rail
Reviewable browser workflows for teams tired of brittle automation theatre.
Visible state, retries, operator checkpoints, and automation that stays legible under stress.
Browser tasksRetry railsOperator review
交付模型
短周期、可见决策、train-the-team handoff。
合作通常从 diagnosis 和 scoping 开始，进入 surface design 与 build，最后用 training 或 governance material 收尾，让组织能够真正运行系统。
步骤 01
System diagnosis
在触碰 frontend 之前，先映射真实 queues、handoffs、ownership 和 breakpoints。
步骤 02
Surface design
决定什么属于 public site，什么属于 operator layer，什么不该 user-facing。
步骤 03
Build + integrate
把 frontend、auth boundaries、storage、tracking、delivery pipeline 和 content model 作为一个系统交付。
步骤 04
Train + operationalize
交付 playbooks、internal education、monitoring 和足够结构，让系统能经受真实团队使用。
适合哪里
需要把 AI 变成清晰、可拥有工作的公共和私营团队。
- 需要 AI guidance 但不想陷入 procurement theatre 的 public-sector teams。
- 想用可拥有系统替代碎片化 no-code stacks 的 private-sector operators。
- 需要 executive framing、staff education 和合理 implementation path 的 leadership teams。
- 拥有 sensitive data、private infrastructure 或 on-prem model deployments 需求的 organizations。