BentoLabs AI

कंपनी के बारे में

BentoLabs लंबे समय तक चलने वाले एजेंट्स के लिए मॉनिटरिंग और लर्निंग लेयर है। हम पकड़ते हैं कि कब एजेंट्स चुपचाप फ़ेल हो जाते हैं या यूज़र के लक्ष्य, सिस्टम प्रॉम्प्ट या टूल कॉन्ट्रैक्ट्स से भटक जाते हैं, प्रभावित यूज़र्स और मूल कारण दिखाते हैं, और प्रॉम्प्ट, स्किल या हार्नेस में सुधार सुझाते हैं।

जैसे-जैसे ज़्यादा टीमें एजेंट्स डिप्लॉय कर रही हैं, उन्हें प्रोडक्शन में भरोसेमंद बनाए रखना मिशन-क्रिटिकल होता जा रहा है। Bento सीधे प्रोडक्शन लूप में बैठता है और टीमों को वह परिचालन ताक़त देता है, जिससे वे एजेंट इकोसिस्टम को स्केल कर सकें, बिना उसके साथ-साथ इंसानी आग बुझाने वालों की फ़ौज बढ़ाए। नतीजा एक ऐसा सिस्टम है, जो अपारदर्शी एजेंट्स को ऐसे एजेंट्स में बदल देता है, जिनकी लगातार निगरानी, डिबगिंग और सुधार किया जा सके।

फ़ाउंडर्स ने यह समस्या Emergent (YC S24) में समझी, जहां उन्होंने 50 लाख+ यूज़र्स वाले प्रोडक्शन कोडिंग एजेंट्स बनाए और चलाए। Abhinav वहां पहले कर्मचारी थे और उन्होंने Emergent को SWE-Bench पर #1 तक पहुंचाने और सिर्फ़ 8 महीनों में 0 से 10 करोड़ डॉलर ARR तक स्केल करने में मदद की। Kaushik दूसरे कर्मचारी थे, उन्होंने Emergent में फ़ुल-स्टैक इंजीनियरिंग की अगुवाई की और उस इंफ्रास्ट्रक्चर को बनाने में अहम भूमिका निभाई, जिसने प्रोडक्शन एजेंट्स को भरोसेमंद, ऑब्ज़र्वेबल और डिबग करने लायक़ बनाया। Bento के सेल्फ़-लर्निंग इंजन ने उसी मॉडल, टूल्स और बजट के साथ ARC-AGI-3 (इंटरनल) पर नतीजे 2.6 गुना बढ़ाए हैं और Terminal-Bench 2.0 (इंटरनल) पर pass@1 को 42.2% से 52.4% तक पहुंचाया है।

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