Arga разработва по-добър начин за обучение на корпоративни AI агенти

Оказва се, че създаването на работещи ИИ агенти е много по-трудно, отколкото много компании очакваха. За щастие, помощта е на път: нова вълна от стартъпи намира по-добри начини за тестване и обучение на агенти, преди те да бъдат внедрени, особено с оглед на сложността на съвременното корпоративно управление.

Arga е една от тези компании. В сряда стартъпът обяви, че е набрал 10 милиона долара в начален инвестиционен рунд, воден от General Catalyst, с участието на Box Group, Emergence, Gradient и SV Angel.

Arga създава среди за обучение за корпоративен софтуер като Salesforce, Workday и имейл клиенти. Докато повечето среди за тестване предлагат API крайна точка без запазване на състоянието, Arga изгражда пълномащабен дигитален близнак на програмата, като на практика клонира целия софтуер със запазени системи за разрешения и уеб куки. Резултатът е по-надежден начин за обучение на агенти, работещи с множество системи.

Главният изпълнителен директор и съосновател на стартъпа Филип Ли илюстрира продукта си с примера на потенциален клиент, който създава потенциален клиент в Salesforce, докато колега се свързва отделно чрез Hubspot. 

„Може ли агентът правилно да идентифицира, че това е една и съща компания?“ — казва Ли. „Може ли да провери дали имейлът е изпратен само веднъж? Може ли да определи на кого от двете възможности да изпрати имейла?“

Агентните системи все още изпитват затруднения с подобна нееднозначност, а Ли вижда инструментите на Arga като ключови за подобряването им.

Обикновено ИИ агент може да бъде обучен за подобна задача чрез обучение с подсилване (RL): сценарият се изпълнява десетки хиляди пъти и се пропускат само успешните стратегии. Но естеството на корпоративния софтуер прави подобен мащаб на тестване почти невъзможен. Няма лесен начин да „нулирате“ система като Salesforce или Outlook, когато трябва да изпълните същия сценарий отново, камо ли да я клонирате. 

Решението на Arga е да пресъздаде този софтуер дигитално, като възпроизведе структурата му по начина, по който манекенът за краш тестове трябва да замества човек. Тъй като Arga има пълен контрол над средата, получената репликация може лесно да бъде нулирана или променена. Компанията може също така да изпълнява множество среди едновременно, за да обучава агенти на сложните взаимодействия между различни програми. Идеята е да се възпроизведе цялостната работна среда на човек, в която конкретни задачи се припокриват между различни програми и системи от знания.

Можете да го разглеждате като начин за преодоляване на пропастта в обучението с подсилване между програмирането и други приложения. Една от причините инструментите за програмиране с ИИ да са напреднали толкова бързо е, че вече разполагаме със сложни инструменти за внедряване, връщане назад и анализиране на нов код. Тези инструменти значително улесняват създаването на среди за обучение с подсилване за програмиране, което ни позволява да тестваме и обучаваме ИИ системи на все по-сложни задачи по програмиране.

Тези инструменти все още не съществуват за повечето бизнес софтуерни продукти — засега. Но когато се появят, ИИ системите вероятно ще станат много по-добри в използването на тези програми и ще революционизират други индустрии по същия начин, по който революционизираха програмирането.

Юрий Сагалов, управляващ директор на General Catalyst, който ръководи и програмата за инвестиции в начални етапи на фирмата, казва, че вижда нарастваща нужда от инструменти за тестване на агенти като тези на Arga.

„Мисля, че голяма част от икономическата стойност на агентите идва от използването на бизнес приложения“, каза Сагалов пред TechCrunch. „Наличието на възпроизводима среда тип „пясъчник“ е много важно и е още по-важно при агентите, отколкото беше при хората.“