BentoLabs AI

Über das Unternehmen

BentoLabs ist die Monitoring- und Lernebene für lang laufende Agenten. Wir erkennen, wenn Agenten unbemerkt scheitern oder vom Ziel des Nutzers, vom System-Prompt oder von den Tool-Verträgen abweichen, zeigen betroffene Nutzer und die Ursache und schlagen die passende Korrektur für Prompt, Skill oder Harness vor.

Je mehr Teams Agenten einsetzen, desto geschäftskritischer wird es, sie im Produktivbetrieb zuverlässig zu halten. Bento sitzt direkt im Produktionskreislauf und gibt Teams den operativen Hebel, um Agenten-Ökosysteme zu skalieren, ohne dass die menschliche Feuerwehrarbeit mitwächst. Das Ergebnis ist ein System, das undurchsichtige Agenten in Agenten verwandelt, die sich laufend überwachen, debuggen und verbessern lassen.

Die Gründer haben dieses Problem bei Emergent (YC S24) kennengelernt, wo sie produktive Coding-Agenten für über 5 Mio. Nutzer gebaut und betrieben haben. Abhinav war die erste Einstellung und half Emergent, Platz 1 bei SWE-Bench zu erreichen und in nur acht Monaten von 0 auf 100 Mio. US-Dollar ARR zu wachsen. Kaushik war die zweite Einstellung, leitete bei Emergent das Full-Stack-Engineering und war maßgeblich am Aufbau der Infrastruktur beteiligt, die produktive Agenten zuverlässig, beobachtbar und debugbar machte. Die selbstlernende Engine von Bento hat außerdem bei gleichem Modell, gleichen Tools und gleichem Budget das Ergebnis in ARC-AGI-3 (intern) um das 2,6-Fache gesteigert und in Terminal-Bench 2.0 (intern) pass@1 von 42,2 % auf 52,4 % angehoben.

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