Systems
Agentic systems
review 可能な multi-agent workflows、browser automation、observability、escalation paths、stress 下でも読める fallback。
代理店/実行層
Polygonface Agency
Polygonface は、実際の配信が必要なチーム向けに、Web サイト、オペレーター ツール、およびエージェント システムを構築します。
Polygonface は、パブリケーションの背後にある実行層です。
私たちは、実際の作業を必要とするチーム向けに、Web サイト、内部ツール、エージェント システム、統合レールを設計して出荷します。
この代理店はより大きな出版エコシステムに組み込まれていますが、それがトップページの主要なアイデンティティではありません。
Agentic systemsOn-prem LLMConsultation + educationWeb development
CloudflareOpenAIAnthropicOllamavLLMAstroSvelteKitPostgresD1R2ListmonkMauticSlackNotionCloudflareOpenAIAnthropicOllamavLLMAstroSvelteKitPostgresD1R2ListmonkMauticSlackNotion
Polygonface が実際に行うこと
AI theatre ではなく、明確な仕事。
Private stack
On-prem LLM
local/private model deployments、retrieval と policy boundaries、internal tooling surfaces、sensitive environments 向けの operator paths。
Advisory
Consultation + education
public/private-sector teams 向け AI operating models、workshops、executive framing、internal playbooks、混乱を減らす training。
Surfaces
Web development
Astro / SvelteKit frontends、editorial sites、control rooms、partner portals、人と agent が実際に働ける service surfaces。
選定システム
moodboard ではなく、形の証拠。
Showcase
Websites are becoming operational surfaces.
Publishing、capture、review、automation、governance、internal operator actions は同じ frontend に集まりつつあります。私たちはその前提から設計します。
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
Delivery model
短いサイクル、見える判断、team handoff。
Engagement は diagnosis と scoping から始まり、surface design と build に進み、training または governance material で終わります。組織が実際に運用できるためです。
Step 01
System diagnosis
frontend に触れる前に real queues、handoffs、ownership、breakpoints を mapping。
Step 02
Surface design
public site、operator layer、user-facing にすべきでないものを切り分けます。
Step 03
Build + integrate
frontend、auth boundaries、storage、tracking、delivery pipeline、content model を一つの coherent system として ship。
Step 04
Train + operationalize
playbooks、internal education、monitoring、構造を渡し、real staff との接触に耐えるようにします。
適したチーム
AI を読みやすく所有可能な仕事にしたい public/private-sector teams。
- procurement theatre なしで AI guidance が必要な public-sector teams。
- 断片化した no-code stacks を所有可能なものに置き換える private-sector operators。
- executive framing、staff education、実装への sane path が必要な leadership teams。
- sensitive data、private infrastructure、on-prem model deployments が必要な organizations。