В то время как разговоры о агентах искусственного интеллекта, по -видимому, везде, видение их в производстве на самом деле все еще относительно редко. Частично это связано с тем, что большая часть инструментов вокруг строительства, тестирования и развертывания их остается в стадии разработки, что затрудняет разработчикам, чтобы эти агенты работали не только в демонстрации, но и готовы к производству.
Veris AI, стартап на ранней стадии, который только что собрал 8,5 млн. Долл. сша, решает некоторые из этих проблем, облегчая разработчикам обучать своих агентов в симуляциях с высокой точностью, что позволяет им узнать, что лучше всего работает в данном сценарии. Это немного похоже на обучение автомобилей с самостоятельным вождением в виртуальных средах, где они могут безопасно проходить через тысячи сценариев.
Соучредитель VERIS AI Мехди Джеймей (генеральный директор) ранее возглавлял агента-ИИ в системе и рабочем партнере, в то время как его соучредитель и финансовый директор Veris Andi Partovi ранее был архитектором решений в Google и основателем/CTO в KeeLead Health. Основатели сказали мне, что когда они начали строить агентов на своих предыдущих работах, именно эта аналогия с автономным автомобилем заставила их подумать о том, как они могли реализовать аналогичную систему для агентов.
Veris AI генеральный директор Мехди Джеймей и технический директор Andi Partovi.
«И Энди, и я уже некоторое время работали над агентами, создавая различные приложения-в основном агенты SaaS-и мы будем изо всех сил пытаться добраться до точки, когда эти агенты являются автономными и надежными. Это было похоже на работу по настройке подсказков каждый день и надеясь, что это действительно сработает»,-сказал Джеймей. «В то же время эти новые подкрепления, обучающие ограничивающие парадигмы, становятся все более и более стандартизированными. Таким образом, это было как раз правильным моментом, чтобы снова пройти этот вид тренировок, создавая эти среды для обучения агентам».
Проблема, как утверждают основатели, заключается в том, что, хотя модели фундамента продолжают улучшаться, их общий уровень интеллекта (или как вы предпочитаете это называть) не обязательно переводятся в знания, специфичные для домена. Чтобы добраться до этого, им нужно больше знаний о домене и конкретном рабочем процессе. Идея Veris, частично вытекающая из бумаги «Добро пожаловать в эпоху опыта» (PDF) Дэвида Сильвера и Ричарда С. Саттона, заключается в том, что для этих агентов искусственного интеллекта они получают эти знания и выполнять свою лучшую работу, им нужна сквозная служба, где они могут практиковать в реальных рабочих нагрузках (или имитируемых).
Скажем, агент должен взаимодействовать с сервером электронной почты, Veris создаст фиктивную версию этого сервера в среде моделирования. Затем агент разыгрывает различные сценарии, будь то общие случаи использования или даже состязательные случаи края, и Veris сообщает о результатах. Это полезный инструмент оценки, но сила системы, говорит команда, заключается в том, что вы можете вернуться назад, обеспечить обратную связь и начать оптимизировать и настраивать агента и/или модель.
Используя методы, такие как обучение подкреплению, то есть предоставление модельных вознаграждений или штрафов на основе его действий, запоминания и точной настройки, сервис улучшает агентов, в то время как они практикуют в среде с песочностью, которая имитирует производственные системы компании. Для этого Veris AI может создавать синтетические данные, а затем позволяет агенту ролевой игре в этой песочнице. После того, как агент будет развернут, Veris также может продолжать контролировать его и использовать то, что он узнает, из этих реальных взаимодействий, чтобы дальше настройку агента.
«Основной мозг агента-это LLM, и есть несколько способов улучшить его со временем, но, как правило, без памяти от вызова к вызову, и это еще один аспект тренировочной площадки, который мы строим: чтобы вернуться и оптимизировать и настраивать агентов в какой-то форме или форме»,-объяснил Партови.
Действительно, соучредители являются большими поклонниками использования тонкой настройки подкрепления, чтобы получить наилучшие результаты, но иногда быстрая инженерия может быть всем, что нужно.
«Эти агенты очень специфичны для задачи, верно? Поэтому они хотят быть хорошими в одном, что им нужно сделать, но они должны делать действительно надежно, очень хорошо»,-сказал Джеймей. «Они созрели для точной настройки, потому что оказывается, что они могут быть довольно плохими после точной настройки многих других вещей, как будто они будут ужасны в поэзии, вероятно, но действительно хороши в той вещи, которую они должны делать, что на самом деле заботятся».
Это также означает, что часто, меньшая модель открытых весов, которая была точно настроена для конкретной работы, превзойдет лучшие проприетарные модели-с дополнительным преимуществом возможности запустить это локально и с гарантированной конфиденциальностью.
Veris AI еще не называет своих клиентов, но основатели говорят, что они работают с компанией Fintech, которая использует услугу для обеспечения того, чтобы его чат -боты оставались соответствующими и заслуживающими доверия, а также с компанией HR, которая использует VERIS для обучения исполнительного помощника Ай -агентов.
«Как учредители, Mehdi и Andi имеют редкую комбинацию академического, технического и корпоративного обслуживания клиентов, который делает их хорошими для предоставления этой новой парадигмы»,-сказал Алессио Фанелли, партнер и технический директор Decibel Ventures. «Мы стремились внести инвестиции в это пространство в течение довольно долгого времени, и Veris — единственная платформа, которую мы нашли, которая создает уровень окружающей среды, который пропал в предприятии AI».
Семенный раунд компании в размере 8,5 миллионов долларов возглавлял Decibel Ventures и Acrew Capital с участием инвесторов -ангелов Яном Ливингстоном, Фондом Дома, Идрисом Мохтарзада из Rocket Money, Дороти Чанг и других.
Trending Stories youtube.com/thenewstack Tech движется быстро, не пропустите эпизод. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы транслировать все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. Группа подпишитесь с эскизом. Прежде чем присоединиться к новому стеку в качестве старшего редактора для ИИ, Фредерик был редактором предприятия в TechCrunch, где он освещал все, от роста облака и самых ранних дней Kubernetes до появления квантовых вычислений …. Подробнее от Frederic Lardinois
