BentoLabs AI

نبذة عن الشركة

BentoLabs طبقة المراقبة والتعلّم للوكلاء الذين يعملون لفترات طويلة. نكتشف متى يفشل الوكلاء بصمت أو ينحرفون عن هدف المستخدم أو موجّه النظام أو عقود الأدوات، ونعرض المستخدمين المتأثرين والسبب الجذري، ونقترح الإصلاح المناسب للموجّه أو المهارة أو بيئة التشغيل.

ومع نشر مزيد من الفرق للوكلاء، يصبح الحفاظ على موثوقيتهم في بيئة الإنتاج أمرًا بالغ الأهمية. يعمل Bento مباشرة ضمن حلقة الإنتاج، ويمنح الفرق الرافعة التشغيلية اللازمة لتوسيع منظومات الوكلاء دون أن يتوسع معها الجهد البشري في إطفاء الحرائق. والنتيجة نظام يحوّل الوكلاء الغامضين إلى وكلاء يمكن مراقبتهم وتصحيح أخطائهم وتحسينهم باستمرار.

تعرّف المؤسسان على هذه المشكلة في Emergent (YC S24)، حيث بنيا وشغّلا وكلاء برمجة في بيئة الإنتاج يستخدمهم أكثر من 5 ملايين مستخدم. كان أبهيناف الموظف الأول، وساعد Emergent على احتلال المركز الأول في SWE-Bench والنمو من الصفر إلى 100 مليون دولار من الإيرادات السنوية المتكررة في 8 أشهر فقط. أما كاوشيك فكان الموظف الثاني، وقاد هندسة full-stack في Emergent، وكان محوريًا في بناء البنية التحتية التي جعلت وكلاء الإنتاج موثوقين وقابلين للمراقبة وتصحيح الأخطاء. كما رفع محرك التعلّم الذاتي في Bento نتيجة ARC-AGI-3 (داخليًا) بمقدار 2.6 ضعف، ونتيجة Terminal-Bench 2.0 (داخليًا) من 42.2% إلى 52.4% في مقياس pass@1، بالنموذج والأدوات والميزانية نفسها.

المواضيع