BentoLabs AI

Over het bedrijf

BentoLabs is de monitoring- en leerlaag voor langlopende agents. We detecteren wanneer agents stilletjes falen of afdwalen van het doel van de gebruiker, de systeemprompt of de toolcontracten, laten zien welke gebruikers geraakt zijn en wat de oorzaak is, en stellen de oplossing voor in de prompt, de skill of de harness.

Nu steeds meer teams agents inzetten, wordt het cruciaal om ze in productie betrouwbaar te houden. Bento zit direct in de productieloop en geeft teams de operationele hefboom om ecosystemen van agents op te schalen zonder dat het menselijke brandjesblussen evenredig meegroeit. Het resultaat is een systeem dat ondoorzichtige agents verandert in agents die je continu kunt monitoren, debuggen en verbeteren.

De oprichters leerden dit probleem kennen bij Emergent (YC S24), waar ze productie-coding agents bouwden en beheerden die door 5 miljoen+ gebruikers worden gebruikt. Abhinav was medewerker nr. 1 en hielp Emergent naar de eerste plaats op SWE-Bench en van $0 naar $100 miljoen ARR in slechts 8 maanden. Kaushik was medewerker nr. 2, leidde full-stack engineering bij Emergent en speelde een sleutelrol bij het bouwen van de infrastructuur die productie-agents betrouwbaar, observeerbaar en debugbaar maakte. De zelflerende engine van Bento verhoogde bovendien de score op ARC-AGI-3 (intern) met 2,6x en op Terminal-Bench 2.0 (intern) van 42,2% naar 52,4% pass@1, met hetzelfde model, dezelfde tools en hetzelfde budget.

Onderwerpen