BentoLabs AI

O firmie

BentoLabs to warstwa monitorowania i uczenia dla długo działających agentów. Wykrywamy, kiedy agenci po cichu zawodzą lub odbiegają od celu użytkownika, promptu systemowego lub kontraktów narzędzi, pokazujemy, których użytkowników to dotyczy i jaka jest przyczyna, oraz proponujemy poprawkę promptu, umiejętności lub środowiska uruchomieniowego.

W miarę jak coraz więcej zespołów wdraża agentów, utrzymanie ich niezawodności na produkcji staje się kluczowe. Bento działa bezpośrednio w pętli produkcyjnej i daje zespołom operacyjną dźwignię potrzebną do skalowania ekosystemów agentów bez równoczesnego skalowania ludzkiego gaszenia pożarów. Efektem jest system, który zamienia nieprzejrzystych agentów w agentów, których można stale monitorować, debugować i ulepszać.

Założyciele poznali ten problem w Emergent (YC S24), gdzie budowali i obsługiwali produkcyjnych agentów programistycznych z ponad 5 mln użytkowników. Abhinav był pierwszym zatrudnionym pracownikiem i pomógł Emergent zająć 1. miejsce w SWE-Bench oraz urosnąć od zera do 100 mln USD ARR w zaledwie 8 miesięcy. Kaushik był drugim zatrudnionym, kierował inżynierią full-stack w Emergent i odegrał kluczową rolę w budowie infrastruktury, dzięki której agenci produkcyjni stali się niezawodni, obserwowalni i łatwi do debugowania. Samouczący się silnik Bento podniósł też wynik w ARC-AGI-3 (wewnętrznie) 2,6-krotnie, a w Terminal-Bench 2.0 (wewnętrznie) z 42,2% do 52,4% pass@1 przy tym samym modelu, narzędziach i budżecie.

Tematy