الاستثمار في بيئة لتدريب الوكلاء
أعلنت Arga Labs عن جولة تمويل أولية بقيمة 10 ملايين دولار. قادت الجولة General Catalyst. وشاركت فيها Box Group وEmergence وGradient وSV Angel. تبني الشركة بيئات لتدريب وكلاء الذكاء الاصطناعي المؤسسيين. الحديث ليس عن وكيل جاهز، بل عن بنية تحتية لتدريبه. المعيار: تؤكد الجولة الطلب على بيئات اختبار للوكلاء في برمجيات الأعمال.
لماذا لا تكفي واجهة برمجة التطبيقات عديمة الحالة
تقتصر معظم بيئات الاختبار على واجهة برمجة تطبيقات عديمة الحالة. تبني Arga Labs توأمًا رقميًا كاملًا للبرنامج. فهي تنسخ برمجيات الشركة مع أنظمة الصلاحيات وخطافات الويب. ونتيجة لذلك يتعلم الوكيل العمل في عدة أنظمة. الفروق الرئيسية:
- واجهة برمجة التطبيقات عديمة الحالة — نقطة نهاية فقط؛
- التوأم الرقمي — نسخة من بنية البرنامج؛
- تحافظ البيئة على أنظمة الصلاحيات وخطافات الويب؛
- يتدرب الوكيل على الروابط بين البرامج المختلفة. الخلاصة: للوكيل الذي يعمل في عدة برامج، تلزم بيئة ذات حالة وصلاحيات.
غموض البيانات: مثال العملاء المحتملين
يضرب الرئيس التنفيذي والشريك المؤسس Phillip Li مثالًا. ينشئ العميل عميلًا محتملًا في Salesforce. ويتواصل زميل بشكل منفصل عبر HubSpot. يطرح Li أسئلة حول عمل الوكيل. هل سيفهم الوكيل أن هذه الشركة نفسها؟ هل سيتحقق من أن الرسالة أُرسلت مرة واحدة؟ هل سيحدد بمن يتواصل من بين احتمالين؟ لا تزال الأنظمة الوكيلية تتعامل بشكل سيئ مع هذا الغموض. تعتبر Arga Labs أدواتها حاسمة لتحسين هذا الوضع. المعيار العملي: اختبار البيئة على سيناريوهات التكرار وتقاطع القنوات.
لماذا يصطدم التعلم المعزز واسع النطاق ببرمجيات الشركات
يُدرَّب الوكيل عبر التعلم المعزز. يُشغَّل السيناريو عشرات الآلاف من المرات. وتنتقل الاستراتيجيات الناجحة إلى المرحلة التالية. لكن برمجيات الشركات غير مناسبة لهذا النطاق. من الصعب إعادة تعيين نظام مثل Salesforce أو Outlook لإعادة التشغيل. ونسخه أصعب. تنشئ Arga Labs إعادة بناء رقمية للبرمجيات. فهي تحاكي بنية البرنامج، كما يحاكي دمية اختبار التصادم الإنسان. السيطرة الكاملة على البيئة تسهّل إعادة التعيين والتعديل. ويمكن للشركة تشغيل بيئات كثيرة في الوقت نفسه. يتدرب الوكيل على تفاعلات معقدة بين البرامج. الفكرة — إعادة إنتاج بيئة عمل كاملة بمهام تتقاطع بين برامج مختلفة وأنظمة معرفة. الخلاصة: بدون نسخة قابلة للإدارة من البيئة، يبقى التعلم المعزز في برمجيات الأعمال محدودًا.
الفجوة بين البرمجة وبرمجيات الأعمال
تقدّمت أدوات الذكاء الاصطناعي للبرمجة بسرعة. والسبب هو توفر أدوات للنشر والعكس وتحليل الكود. فهي تسهّل إعداد بيئات التعلم المعزز. وهذا يتيح اختبار وتدريب الذكاء الاصطناعي على مهام برمجة أكثر تعقيدًا. وبالنسبة لمعظم برامج الأعمال لا توجد مثل هذه الأدوات بعد. تعمل Arga Labs على سد فجوة التعلم المعزز هذه. وإذا ظهرت الأدوات، ستبدأ أنظمة الذكاء الاصطناعي في استخدام برامج الأعمال بشكل أفضل. وقد يغيّر ذلك قطاعات أخرى كما غيّر البرمجة. المقارنة: | المعيار | البرمجة | برمجيات الأعمال | | أدوات النشر والعكس والتحليل | متوفرة | غير متوفرة (حاليًا) | | إعداد بيئات التعلم المعزز | أسهل | أصعب | | تعقيد المهام القابلة للاختبار | متزايد | مرتفع بسبب الغموض | الخلاصة: ظهور مثل هذه الأدوات لبرمجيات الأعمال سيسرّع تطوير الوكلاء في هذه البرامج.
ماذا يقول المستثمر
Yuri Sagalov — المدير الإداري في General Catalyst ورئيس برنامج التمويل الأولي. يرى حاجة متزايدة إلى أدوات لاختبار الوكلاء، شبيهة بـ Arga. يربط Sagalov جزءًا كبيرًا من القيمة الاقتصادية للوكلاء باستخدام تطبيقات الأعمال. ويرى أن البيئة الرملية القابلة للتكرار مهمة جدًا. وهي للوكلاء أهم من البشر. المعيار العملي: عند اختيار البنية التحتية، التحقق مما إذا كانت البيئة توفر بيئة رملية قابلة للتكرار لتطبيقات الأعمال.
معايير اختيار بيئة لتدريب الوكلاء
يجب أن تقوم البيئة بما يلي:
- نسخ بنية برنامج الشركة؛
- الحفاظ على أنظمة الصلاحيات وخطافات الويب؛
- السماح بإعادة تعيين السيناريو وتعديله؛
- دعم تشغيل بيئات كثيرة في الوقت نفسه؛
- إعادة إنتاج تقاطعات المهام بين البرامج وأنظمة المعرفة. تبني Arga Labs مثل هذه البيئات لبرمجيات الشركات، بما في ذلك Salesforce وWorkday وعملاء البريد الإلكتروني. وتؤكد الجولة البالغة 10 ملايين دولار اهتمام المستثمرين بهذا الاتجاه. الخلاصة: بالنسبة للفرق التي تدرّب الوكلاء، تصبح النسخة القابلة للإدارة من بيئة العمل متطلبًا أساسيًا.
