Arga Labs Kurumsal Yapay Zeka Ajanları İçin 10 Milyon Dolar Aldı

Kurumsal yapay zeka ajanlarını pratikte çalışır hale getirmek birçok şirketin beklediğinden çok daha zor olurken, bu alandaki test ve eğitim süreçlerine odaklanan yeni girişimler öne çıkıyor. Bu girişimlerden biri olan Arga Labs, kurumsal yazılımlar için geliştirdiği eğitim ortamlarıyla ajanların dağıtım öncesi daha iyi test edilmesini hedefliyor. Şirket, Çarşamba günü duyurduğu tohum yatırım turunda General Catalyst liderliğinde 10 milyon dolar yatırım aldığını açıkladı. Tura Box Group, Emergence, Gradient ve SV Angel da katıldı.
Arga Labs, Salesforce, Workday ve e-posta istemcileri gibi kurumsal yazılımlar için eğitim ortamları inşa ediyor. Şirketin yaklaşımı, modern işletmelerin karmaşıklığını ele alarak ajanların birden fazla sistem arasında daha sağlam bir şekilde eğitilmesini sağlamayı amaçlıyor. Geleneksel test ortamlarının aksine tam ölçekli bir dijital ikiz oluşturan Arga Labs, bu sayede ajanların gerçek iş ortamlarını yansıtan senaryolarda denenmesine olanak tanıyor.

Statik API Yerine Dijital İkiz Yaklaşımı​

Çoğu test ortamı durumsuz bir API uç noktasıyla yetinirken, Arga Labs farklı bir yol izliyor. Şirket, bir kurumsal programın tamamını izin sistemleri ve web kancaları bozulmadan kopyalayarak dijital ikizini oluşturuyor. Bu yöntem, yalnızca bir arayüzü taklit etmek yerine programın yapısını bütünsel olarak yeniden yaratmayı içeriyor.
Bu dijital ikiz sayesinde ajanlar, tek bir sistemle sınırlı kalmadan birden fazla platform arasındaki etkileşimleri öğrenebiliyor. Arga Labs CEO'su ve kurucu ortağı Phillip Li, bu durumu somut bir örnekle açıklıyor. Li'nin verdiği örnekte, potansiyel bir müşterinin bir çalışanı Salesforce'ta bir müşteri adayı oluştururken, aynı şirketten bir başka çalışan HubSpot üzerinden ayrı bir iletişim kuruyor.
Li, bu senaryoda ajanın karşılaştığı belirsizliğe dikkat çekiyor: “Ajan bu ikisinin aynı şirket olduğunu doğru bir şekilde tespit edebiliyor mu? Sadece bir kez e-posta gönderip göndermediklerini kontrol edebiliyorlar mı? İki fırsat arasından e-postayı kime göndereceğini tespit edebiliyorlar mı?” Agentic sistemler halen bu tür muğlaklıklarla mücadele ediyor ve Li, Arga Labs'in araçlarını bu yetkinliğin geliştirilmesi için kritik olarak görüyor.

Reinforcement Learning İçin Ölçeklenebilir Test Ortamı​

Normal şartlarda bu tür bir görev için ajan, pekiştirmeli öğrenme yöntemiyle eğitilebiliyor. Bu yöntemde senaryo on binlerce kez çalıştırılıyor ve yalnızca başarılı stratejilerin geçmesine izin veriliyor. Ancak kurumsal yazılımların doğası, bu ölçekte testi neredeyse imkansız hale getiriyor.
Salesforce veya Outlook gibi bir sistemi aynı senaryoyu tekrar çalıştırmak için sıfırlamanın kolay bir yolu bulunmuyor, sistemi kopyalamak ise çok daha zor. Arga Labs'in çözümü, yazılımın yapısını bir çarpışma testi mankeninin insanı taklit ettiği gibi birebir kopyalayan dijital bir yeniden yaratım oluşturmak. Şirket ortam üzerinde tam kontrole sahip olduğu için ortamı sıfırlamak veya değiştirmek oldukça basit hale geliyor.
Ayrıca şirket aynı anda birçok ortamı çalıştırabiliyor ve ajanları farklı programlar arasındaki karmaşık etkileşimler üzerinde eğitebiliyor. Buradaki fikir, bir kişinin tam çalışma ortamını, farklı programlar ve bilgi sistemleri arasında örtüşen belirli görevlerle birlikte kopyalamak. Bu yaklaşım, ajanların izole edilmiş tek bir uygulamada değil, birbiriyle bağlantılı iş akışlarının tamamında test edilmesini sağlıyor.

Kodlama ve Kurumsal Yazılım Arasındaki Pekiştirme Boşluğu​

Arga Labs'in yaklaşımı, kodlama ile diğer uygulamalar arasındaki pekiştirme boşluğunu kapatmanın bir yolu olarak görülüyor. Yapay zeka kodlama araçlarının bu kadar hızlı ilerlemesinin nedenlerinden biri, yeni kodları dağıtmak, geri almak ve analiz etmek için zaten gelişmiş araçlara sahip olmamız. Bu araçlar, kodlama için pekiştirmeli öğrenme ortamları kurmayı çok daha kolaylaştırıyor ve bu da yapay zeka sistemlerini giderek daha karmaşık kodlama görevlerinde test edip eğitmemize olanak tanıyor.
Bu araçlar çoğu iş yazılımı için henüz mevcut değil. Ancak bu araçlar oluşturulduğunda, yapay zeka sistemlerinin bu programları kullanma konusunda çok daha iyi hale gelmesi ve kodlamada olduğu gibi diğer sektörlerde de devrim yaratması bekleniyor. Arga Labs, tam da bu eksikliği gidermek için kurumsal yazılımlar için kodlama dünyasındaki test altyapısına benzer bir altyapı kurmayı hedefliyor.

General Catalyst Liderliğinde 10 Milyon Dolarlık Yatırım​

Şirketin 10 milyon dolarlık tohum turuna liderlik eden General Catalyst'in yönetici direktörü ve aynı zamanda firmanın tohum programını yürüten Yuri Sagalov, Arga gibi agentic test araçlarına yönelik ihtiyacın giderek arttığını belirtiyor. Sagalov, iş uygulamalarının ajanlardan elde edilecek ekonomik değerin merkezinde olduğunu vurguluyor.
Sagalov konuyla ilgili TechCrunch'a yaptığı açıklamada, “Ajanlardan elde edilecek ekonomik değerin çoğunun iş uygulamalarını kullanmaktan geldiğini düşünüyorum. Tekrarlanabilir bir korumalı alan ortamına sahip olmak çok önemli ve bu, insanlarda olduğundan çok daha önemli ajanlar için” ifadelerini kullandı. Bu değerlendirme, ajanların insanlardan farklı olarak tekrarlanabilir ve sıfırlanabilir ortamlara daha fazla ihtiyaç duyduğunu ortaya koyuyor.
Arga Labs'in sunduğu dijital ikiz ortamları, bu ihtiyaca doğrudan yanıt veriyor. Şirketin teknolojisi, ajanların gerçek kurumsal sistemlerde karşılaşacakları izinler, tetikleyiciler ve çoklu sistem etkileşimleri gibi detayları birebir deneyimlemesini sağlıyor. Böylece ajanlar, dağıtımdan önce binlerce varyasyonda test edilerek hataların ve belirsizliklerin önüne geçilmesi hedefleniyor.

Sıkça Sorulan Sorular​

Arga Labs ne kadar yatırım aldı ve yatırımcıları kimler?​

Arga Labs, Çarşamba günü duyurduğu tohum yatırım turunda 10 milyon dolar yatırım aldı. Tur General Catalyst liderliğinde gerçekleşti ve tura Box Group, Emergence, Gradient ve SV Angel katıldı.

Arga Labs'in geliştirdiği dijital ikiz ortamı nedir?​

Arga Labs, Salesforce, Workday ve e-posta istemcileri gibi kurumsal yazılımların tam ölçekli dijital ikizini oluşturuyor. Çoğu test ortamının kullandığı durumsuz API uç noktasının aksine, şirket izin sistemleri ve web kancaları bozulmadan programın tamamını kopyalıyor.

Phillip Li'nin verdiği Salesforce ve HubSpot örneği neyi anlatıyor?​

CEO ve kurucu ortak Phillip Li, bir kişinin Salesforce'ta müşteri adayı oluştururken başka birinin aynı şirket için HubSpot üzerinden iletişime geçmesi örneğini veriyor. Ajanın bu iki kaydın aynı şirkete ait olduğunu tespit edip edemediği, e-postanın yalnızca bir kez gönderilip gönderilmediğini kontrol edip edemediği ve kime gönderileceğini belirleyip belirleyemediği gibi belirsizlikleri aşması gerektiğini anlatıyor.

Pekiştirmeli öğrenme kurumsal yazılımlarda neden zor uygulanıyor?​

Kaynak içeriğe göre pekiştirmeli öğrenmede senaryonun on binlerce kez çalıştırılması gerekiyor. Ancak Salesforce veya Outlook gibi kurumsal sistemleri aynı senaryo için sıfırlamanın veya kopyalamanın kolay bir yolu bulunmadığı için bu ölçekte test yapmak neredeyse imkansız hale geliyor.

General Catalyst'ten Yuri Sagalov yatırım hakkında ne dedi?​

General Catalyst yönetici direktörü Yuri Sagalov, TechCrunch'a yaptığı açıklamada ajanlardan elde edilecek ekonomik değerin çoğunun iş uygulamalarını kullanmaktan geldiğini söyledi ve tekrarlanabilir bir korumalı alan ortamına sahip olmanın ajanlar için insanlarda olduğundan çok daha önemli olduğunu belirtti.