BentoLabs AI

회사 소개

BentoLabs는 장시간 실행되는 에이전트를 위한 모니터링·학습 레이어입니다. 에이전트가 조용히 실패하거나 사용자의 목표, 시스템 프롬프트, 도구 계약에서 벗어나는 순간을 감지하고, 영향을 받은 사용자와 근본 원인을 보여 주며, 프롬프트·스킬·하네스 수정 방안을 제안합니다.

에이전트를 배포하는 팀이 늘면서, 실서비스 환경에서 에이전트를 안정적으로 유지하는 일은 사활이 걸린 문제가 되었습니다. Bento는 실서비스 루프에 직접 자리 잡아, 사람이 불 끄러 다니는 일을 함께 늘리지 않고도 에이전트 생태계를 확장할 수 있는 운영상의 지렛대를 제공합니다. 그 결과 불투명했던 에이전트를 지속적으로 모니터링하고, 디버깅하고, 개선할 수 있는 에이전트로 바꿔 줍니다.

창업자들은 Emergent(YC S24)에서 500만 명 이상이 쓰는 실서비스 코딩 에이전트를 만들고 운영하며 이 문제를 체감했습니다. Abhinav는 1호 직원으로 Emergent가 SWE-Bench 1위에 오르고 단 8개월 만에 ARR 0달러에서 1억 달러로 성장하는 데 기여했습니다. Kaushik은 2호 직원으로 Emergent의 풀스택 엔지니어링을 이끌었고, 실서비스 에이전트를 안정적이고 관측·디버깅 가능하게 만든 인프라 구축의 핵심 역할을 했습니다. Bento의 자가 학습 엔진은 같은 모델, 도구, 예산으로 ARC-AGI-3(내부) 점수를 2.6배 끌어올렸고, Terminal-Bench 2.0(내부) pass@1을 42.2%에서 52.4%로 높였습니다.

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