BentoLabs AI

Hakkında

BentoLabs, uzun süre çalışan ajanlar için izleme ve öğrenme katmanı. Ajanların sessizce başarısız olduğu ya da kullanıcının hedefinden, sistem isteminden veya araç sözleşmelerinden saptığı durumları tespit ediyor; etkilenen kullanıcıları ve kök nedeni gösteriyor, istem, beceri ya da test düzeneği (harness) için düzeltme öneriyoruz.

Ajan kullanan ekip sayısı arttıkça, onları üretim ortamında güvenilir tutmak kritik önem kazanıyor. Bento doğrudan üretim döngüsünün içinde yer alıyor ve ekiplere, ajan ekosistemlerini büyütürken yangın söndüren insan kadrosunu da büyütmek zorunda kalmamaları için gereken operasyonel kaldıracı sağlıyor. Sonuç: opak ajanları sürekli izlenebilen, hata ayıklanabilen ve geliştirilebilen ajanlara dönüştüren bir sistem.

Kurucular bu sorunu, 5 milyondan fazla kullanıcının kullandığı kodlama ajanlarını geliştirip üretimde işlettikleri Emergent'te (YC S24) yakından tanıdı. Abhinav şirketin ilk çalışanıydı; Emergent'in SWE-Bench'te 1 numaraya yükselmesine ve yalnızca 8 ayda 0'dan 100 milyon $ ARR'ye ulaşmasına katkıda bulundu. Kaushik ikinci çalışandı; Emergent'te full-stack mühendisliğe liderlik etti ve üretimdeki ajanları güvenilir, gözlemlenebilir ve hata ayıklanabilir kılan altyapının kurulmasında kilit rol oynadı. Bento'nun kendi kendine öğrenen motoru ayrıca aynı model, araçlar ve bütçeyle ARC-AGI-3 (dahili) skorunu 2,6 kat, Terminal-Bench 2.0 (dahili) skorunu ise %42,2'den %52,4 pass@1'e çıkardı.

Konular