Створення практичних ШІ-агентів виявляється значно складнішим завданням, ніж очікували багато компаній, але є рішення. Нове покоління стартапів пропонує ефективніші методи тестування та навчання таких агентів перед їхнім впровадженням, особливо в умовах складності сучасного корпоративного середовища.
Arga Labs – одна з таких компаній, яка в середу оголосила про залучення 10 мільйонів доларів посівного фінансування. Раунд очолила компанія General Catalyst за участю Box Group, Emergence, Gradient та SV Angel.
Arga Labs розробляє середовища для навчання ШІ-агентів, які взаємодіють з корпоративним програмним забезпеченням, таким як Salesforce, Workday та поштовими клієнтами. На відміну від більшості тестових середовищ, що обмежуються статичними API-інтерфейсами, Arga створює повномасштабний цифровий двійник програми, ефективно клонуючи її з усіма системами дозволів та веб-хуками. Це забезпечує надійніший спосіб навчання агентів для роботи з кількома системами одночасно.
Генеральний директор і співзасновник Арка Лабс Філліп Лі наводить приклад потенційного клієнта, який створює ліда в Salesforce, тоді як його колега окремо зв’язується з тим самим контактом через HubSpot.
«Чи може агент правильно визначити, що це дві різні взаємодії з однією й тією ж компанією?», — запитує Лі. «Чи може він перевірити, чи електронний лист було надіслано лише один раз? Чи може він визначити, кому з цих двох потенційних контактів слід надіслати лист?»
Агентні системи досі стикаються з подібною неоднозначністю, і Лі вважає інструменти Arga Labs критично важливими для їхнього вдосконалення.
Зазвичай, агент може бути навчений виконанню такого завдання за допомогою навчання з підкріпленням: по суті, сценарій запускається десятки тисяч разів, і лише успішні стратегії зберігаються. Однак складність корпоративного програмного забезпечення робить такий масштаб тестування практично неможливим. Не існує простого способу «скинути» систему, як-от Salesforce чи Outlook, щоб повторити той самий сценарій, не кажучи вже про його клонування.
Рішення Arga Labs полягає у створенні цифрової реплікації такого програмного забезпечення — відтворенні його структури, подібно до того, як манекен для краш-тестів відтворює людину. Оскільки Arga має повний контроль над середовищем, його легко скидати або модифікувати. Компанія також може запускати багато середовищ одночасно, навчаючи агентів взаємодії між різними програмами. Мета — відтворити повне робоче середовище людини, де конкретні завдання перетинаються між різними програмами та базами знань.
Це можна розглядати як спосіб подолати розрив у можливостях навчання з підкріпленням між розробкою коду та іншими застосунками. Частково причина швидкого розвитку інструментів для розробки на основі ШІ полягає в тому, що вже існують складні інструменти для розгортання, реверсування та аналізу нового коду. Ці інструменти значно полегшують налаштування середовищ для навчання з підкріпленням у сфері кодування, що дозволяє тестувати та навчати ШІ-системи для все більш складних завдань.
Ці інструменти ще не доступні для більшості бізнес-програм. Але коли вони з’являться, можна очікувати, що ШІ-системи значно покращать свою здатність використовувати ці програми, революціонізуючи інші галузі так само, як вони це зробили з кодуванням.
Керівник General Catalyst, Юрій Сагалов, який також керує програмою посівного фінансування фірми, зазначає зростаючу потребу в інструментах для тестування агентних систем, подібних до Arga.
«Я вважаю, що значна частина економічної цінності від агентів полягає у використанні бізнес-додатків», — сказав Сагалов TechCrunch. «Наявність повторюваного пісочного середовища є дуже важливою, і з агентами вона ще важливіша, ніж була з людьми».
За даними порталу: techcrunch.com