Arga Labs, стартап из области enterprise-ИИ, объявил о привлечении $10 млн посевного раунда. Раунд возглавила General Catalyst, также участие приняли Box Group, Emergence, Gradient и SV Angel. Компания разрабатывает тренировочные среды для ИИ-агентов, которые должны работать с корпоративным программным обеспечением, таким как Salesforce, Workday и почтовые клиенты.
Проблема, которую решает Arga Labs, связана с обучением агентов. Большинство тестовых сред ограничиваются статическим API-эндпоинтом, что не позволяет воспроизвести сложные сценарии взаимодействия с реальными системами. Arga Labs создает полномасштабный цифровой двойник программы — фактически клонирует всю корпоративную систему, включая права доступа и веб-хуки. Это позволяет обучать агентов на сложных взаимодействиях между несколькими системами одновременно.
Генеральный директор и сооснователь Филип Ли приводит пример: потенциальный клиент создает лид в Salesforce, а его коллега обращается к нему через HubSpot. Агент должен понять, что речь идет об одной и той же компании, проверить, не отправлено ли письмо дважды, и определить, кому из двух контактов его адресовать. Такие задачи с неоднозначностью до сих пор вызывают трудности у агентных систем, и Arga Labs видит свою задачу в том, чтобы помочь их преодолеть.
Компания строит цифровые двойники Salesforce, Workday и почтовых клиентов для обучения ИИ-агентов.
Обычно для обучения агента используется обучение с подкреплением: сценарий прогоняется десятки тысяч раз, и отбираются только успешные стратегии. Однако с корпоративным ПО это почти невозможно: нельзя просто «сбросить» Salesforce или Outlook в исходное состояние, чтобы повторить сценарий. Arga Labs решает эту проблему, создавая цифровую реплику программы — по аналогии с манекеном для краш-тестов. Поскольку среда полностью под контролем компании, ее легко сбрасывать и модифицировать, а также запускать множество экземпляров параллельно, обучая агентов на сложных взаимодействиях между разными программами.
Идея состоит в том, чтобы воспроизвести полное рабочее окружение человека, где задачи пересекаются между различными программами и системами знаний. Это своего рода способ закрыть разрыв в обучении с подкреплением между программированием и другими приложениями. Инструменты ИИ для кодирования продвинулись так быстро во многом потому, что для кода уже существуют развитые средства развертывания, отката и анализа, которые упрощают настройку сред RL. Для большинства бизнес-приложений таких инструментов пока нет, но когда они появятся, ИИ-системы смогут значительно лучше работать с этими программами.
Управляющий директор General Catalyst Юрий Сагалов, который также руководит посевной программой фонда, отмечает растущую потребность в инструментах тестирования агентов. «Я думаю, что большая часть экономической ценности агентов связана с использованием бизнес-приложений, — сказал Сагалов TechCrunch. — Наличие повторяемой песочницы очень важно, и для агентов это даже важнее, чем для людей».
Таким образом, Arga Labs встраивается в новую волну стартапов, которые занимаются тестированием и обучением ИИ-агентов до их развертывания. Компания уже привлекла внимание ведущих инвесторов, что говорит о высоком интересе к решению проблемы надежности агентов в корпоративной среде.
