Systems
Agentic systems
Multi-agent workflows ที่ review ได้, browser automation, observability, escalation paths และ fallback ที่ทำให้ระบบยังอ่านออกเมื่อเจอแรงกดดัน
หน่วยงาน / เลเยอร์การดำเนินการ
Polygonface Agency
Polygonface สร้างเว็บไซต์ เครื่องมือของผู้ปฏิบัติงาน และระบบตัวแทนสำหรับทีมที่ต้องการการส่งมอบจริง
Polygonface คือเลเยอร์การดำเนินการเบื้องหลังสิ่งพิมพ์
เราออกแบบและจัดส่งเว็บไซต์ เครื่องมือภายใน ระบบตัวแทน และรางบูรณาการสำหรับทีมที่ต้องการให้งานเป็นจริง
เอเจนซี่ฝังอยู่ในระบบนิเวศสิ่งพิมพ์ขนาดใหญ่ แต่ไม่ใช่อัตลักษณ์หลักของหน้าแรก
Agentic systemsOn-prem LLMConsultation + educationWeb development
CloudflareOpenAIAnthropicOllamavLLMAstroSvelteKitPostgresD1R2ListmonkMauticSlackNotionCloudflareOpenAIAnthropicOllamavLLMAstroSvelteKitPostgresD1R2ListmonkMauticSlackNotion
Polygonface ทำอะไรจริง
งานชัดเจน ไม่ใช่ AI theatre
Private stack
On-prem LLM
Local/private model deployments, retrieval และ policy boundaries, internal tooling surfaces และ operator paths สำหรับ sensitive environments
Advisory
Consultation + education
AI operating models สำหรับ public/private-sector teams, workshops, executive framing, internal playbooks และ training ที่ลดความสับสน
Surfaces
Web development
Astro และ SvelteKit frontends, editorial sites, control rooms, partner portals และ service surfaces ที่คนและ agent ทำงานได้จริง
ระบบที่คัดเลือก
พิสูจน์รูปทรงของงาน ไม่ใช่ moodboard
Showcase
เว็บไซต์กำลังกลายเป็น operational surfaces
Publishing, capture, review, automation, governance และ internal operator actions กำลังมาอยู่บน frontend เดียวกัน เราออกแบบจากความจริงนี้ตั้งแต่ต้น
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
โมเดลการส่งมอบ
รอบสั้น การตัดสินใจมองเห็นได้ และ handoff ให้ทีม
งานมักเริ่มจาก diagnosis และ scoping ต่อด้วย surface design และ build แล้วจบด้วย training หรือ governance material เพื่อให้องค์กรใช้งานระบบได้จริง
ขั้นตอน 01
System diagnosis
ทำแผนที่ queues, handoffs, ownership และ breakpoints จริงก่อนแตะ frontend
ขั้นตอน 02
Surface design
ตัดสินใจว่าอะไรควรอยู่บน public site, operator layer หรือไม่ควร user-facing
ขั้นตอน 03
Build + integrate
ส่งมอบ frontend, auth boundaries, storage, tracking, delivery pipeline และ content model เป็นระบบเดียว
ขั้นตอน 04
Train + operationalize
ส่งต่อ playbooks, education, monitoring และ structure ให้ระบบอยู่รอดกับทีมจริง
เหมาะกับใคร
ทีมภาครัฐและเอกชนที่ต้องการให้ AI กลายเป็นงานที่อ่านออกและเป็นเจ้าของได้
- ทีมภาครัฐที่ต้องการ AI guidance โดยไม่มี procurement theatre
- private-sector operators ที่แทน no-code stack กระจัดกระจายด้วยระบบที่เป็นเจ้าของได้
- leadership teams ที่ต้องการ framing, staff education และเส้นทาง implementation ที่ sane
- องค์กรที่มี sensitive data, private infrastructure หรือ on-prem model deployments