Arga створює кращий спосіб навчання корпоративних AI-агентів

Створення дієвих ШІ-агентів виявляється набагато складнішим, ніж очікували багато компаній. На щастя для них, допомога вже на шляху: нова хвиля стартапів знаходить кращі способи тестування та навчання агентів перед їхнім розгортанням, особливо з огляду на складнощі сучасного корпоративного середовища.

Arga — одна з таких компаній. У середу стартап повідомив, що залучив 10 мільйонів доларів у рамках посівного раунду фінансування, який очолила General Catalyst за участю Box Group, Emergence, Gradient і SV Angel.

Arga створює середовища для навчання роботі з корпоративним програмним забезпеченням, таким як Salesforce, Workday та поштові клієнти. У той час як більшість тестових середовищ пропонують API-ендпоїнт без збереження стану, Arga створює повномасштабного цифрового двійника програми, фактично клонуючи все програмне забезпечення зі збереженням систем дозволів і вебхуків. У результаті агенти отримують надійніший спосіб навчатися взаємодії з кількома системами.

Генеральний директор і співзасновник стартапу Філіп Лі проілюстрував роботу свого продукту прикладом потенційного клієнта, який створює ліда в Salesforce, тоді як його колега окремо звертається до нього через Hubspot. 

«Чи зможе агент правильно визначити, що це одна й та сама компанія? — каже Лі. — Чи зможе він перевірити, чи не надсилали вони електронний лист лише один раз? Чи зможе визначити, кому з двох потенційних клієнтів потрібно надіслати лист?»

Агентні системи й досі мають труднощі з такою неоднозначністю, і Лі вважає інструменти Arga критично важливими для їхнього вдосконалення.

Зазвичай ШІ-агента можна навчати виконувати таке завдання за допомогою навчання з підкріпленням (RL): запускати сценарій десятки тисяч разів і залишати лише успішні стратегії. Але специфіка корпоративного програмного забезпечення робить таке масштабне тестування практично неможливим. Немає простого способу «скинути» систему на кшталт Salesforce або Outlook, коли потрібно знову запустити той самий сценарій, не кажучи вже про її клонування. 

Рішення Arga полягає в цифровому відтворенні такого програмного забезпечення шляхом копіювання його структури — так само, як манекен для краш-тестів має замінювати людину. Оскільки Arga має повний контроль над середовищем, отриману копію легко скинути або змінити. Компанія також може одночасно запускати багато середовищ, щоб навчати агентів складних взаємодій між різними програмами. Ідея полягає у відтворенні повного робочого середовища людини, де конкретні завдання перетинаються в різних програмах і системах знань.

Це можна розглядати як спосіб подолати розрив у навчанні з підкріпленням між програмуванням та іншими застосунками. Однією з причин, чому інструменти ШІ для програмування розвиваються так швидко, є те, що ми вже маємо складні інструменти для розгортання, відкату й аналізу нового коду. Ці інструменти значно спрощують створення середовищ RL для програмування, що дає змогу тестувати й навчати ШІ-системи дедалі складнішим завданням із написання коду.

Для більшості бізнес-програм таких інструментів поки що не існує. Але щойно вони з’являться, ШІ-системи, ймовірно, значно краще працюватимуть із цими програмами та революціонізують інші галузі так само, як вони вже революціонізували програмування.

Керівний директор General Catalyst Юрій Сагалов, який також очолює програму посівних інвестицій фірми, каже, що бачить дедалі більшу потребу в інструментах тестування агентів, подібних до Arga.

«Я думаю, що значна частина економічної цінності агентів походить від використання бізнес-застосунків, — сказав Сагалов TechCrunch. — Наявність відтворюваного середовища-пісочниці дуже важлива, і для агентів вона набагато важливіша, ніж була для людей».