Yapay zeka ajanlarını pratikte çalışır hale getirmek birçok şirketin öngördüğünden çok daha zor bir süreç olarak öne çıkarken, bu ajanları dağıtımdan önce test etmek ve eğitmek için daha iyi yöntemler geliştiren yeni bir girişim dalgası ortaya çıkıyor. Bu alandaki girişimlerden biri olan Arga Labs, modern kurumsal yapının karmaşıklıklarına odaklanan eğitim ortamları inşa ediyor ve Çarşamba günü duyurduğu 10 milyon dolarlık tohum yatırım turuyla bu alandaki iddiasını güçlendirdi.
Haberin özünde, kurumsal yazılımların gerçek kullanım koşullarını birebir kopyalayan bir eğitim altyapısı ihtiyacı yatıyor. Arga Labs, bu ihtiyaca yanıt olarak Salesforce, Workday ve e-posta istemcileri gibi kurumsal yazılımlar için tam ölçekli dijital ikizler oluşturuyor. Şirketin yaklaşımı, ajanların yalnızca tek bir sistemde değil, birden fazla sistem arasındaki etkileşimlerde de doğru kararlar verebilmesini hedefliyor.
10 Milyon Dolarlık Tohum Yatırımı ve Yatırımcılar
Arga Labs tarafından duyurulan 10 milyon dolarlık tohum turuna General Catalyst liderlik etti. Tura Box Group, Emergence, Gradient ve SV Angel da katılım sağladı. Yatırım, şirketin kurumsal yazılımlar için geliştirdiği eğitim ortamlarını ölçeklendirme planının bir parçası olarak açıklandı.
General Catalyst'in yönetici direktörü ve aynı zamanda firmanın tohum programını yürüten Yuri Sagalov, ajanlara yönelik test araçlarına duyulan ihtiyacın giderek arttığını ifade etti. Sagalov, TechCrunch'a yaptığı açıklamada, ajanlardan elde edilecek ekonomik değerin büyük kısmının iş uygulamalarının kullanımından geleceğini düşündüğünü belirtti.
Stateless API Noktasının Ötesinde Dijital İkiz Yaklaşımı
Piyasadaki çoğu test ortamı, kurumsal yazılımları taklit etmek için durumsuz bir API uç noktasıyla yetinirken, Arga Labs farklı bir yol izliyor. Şirket, bir kurumsal programın tamamını izin sistemleri ve web kancaları bozulmadan kopyalayarak tam ölçekli bir dijital ikiz inşa ediyor.
Bu yöntem, yalnızca bir arayüzün taklit edilmesi değil, programın yapısının bütünsel olarak yeniden oluşturulması anlamına geliyor. Arga Labs'in çözümü, bir çarpışma testi mankeninin insanı taklit etmesine benzetiliyor. Şirket, ortam üzerinde tam kontrole sahip olduğu için bu dijital yeniden yaratımı kolayca sıfırlayabiliyor veya değiştirebiliyor.
Bu kontrol, özellikle ajan eğitimi için kritik bir avantaj sağlıyor. Gerçek bir Salesforce veya Outlook sistemini aynı senaryoyu tekrar çalıştırmak için sıfırlamanın, hatta klonlamanın kolay bir yolu bulunmuyor. Arga Labs'in dijital ikizi ise bu engeli ortadan kaldırarak aynı senaryonun defalarca ve tutarlı şekilde çalıştırılmasına olanak tanıyor.
Çoklu Sistemlerde Belirsizlik: Salesforce ve HubSpot Örneği
Arga Labs'in sunduğu daha sağlam eğitim yöntemi, ajanların birden fazla sistem arasında çalışabilmesini amaçlıyor. Şirketin CEO'su ve kurucu ortağı Phillip Li, bu ihtiyacı 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 doğru kararları verip veremeyeceğini sorguluyor: "Ajan bu ikisinin aynı şirket olduğunu doğru bir şekilde tespit edebiliyor mu?" diye soran Li, devamında şu soruları yöneltiyor: "E-postayı yalnızca bir kez gönderip göndermediklerini kontrol edebiliyorlar mı? İki fırsat arasından e-postayı kime göndereceğini tespit edebiliyorlar mı?"
Agentic sistemler halen bu tür belirsizliklerle mücadele ediyor. Li, Arga Labs'in araçlarını bu belirsizliklerin aşılması ve ajanların bu tür karmaşık durumlarda iyileştirilmesi için kritik olarak görüyor. Şirket aynı anda birçok ortamı çalıştırabiliyor ve ajanları farklı programlar arasındaki karmaşık etkileşimler üzerinde eğitebiliyor. Buradaki fikir, belirli görevlerin farklı programlar ve bilgi sistemleri arasında örtüştüğü bir kişinin tam çalışma ortamını kopyalamak.
Reinforcement Learning ve Kurumsal Yazılımda Sıfırlama Sorunu
Normal koşullarda bu tür bir görev için ajan, pekiştirmeli öğrenme yoluyla eğitilebiliyor. Bu yöntem, esasen senaryoyu on binlerce kez çalıştırmak ve yalnızca başarılı stratejilerin geçmesine izin vermek anlamına geliyor. Ancak kurumsal yazılımların doğası, bu ölçekte testi neredeyse imkansız hale getiriyor.
Salesforce veya Outlook gibi bir sistemi aynı senaryoyu tekrar çalıştırmak gerektiğinde sıfırlamanın kolay bir yolu yok. Bu sistemleri klonlamak ise çok daha zor. Arga Labs'in dijital yeniden yaratım yaklaşımı tam olarak bu noktada devreye giriyor. Ortamın tamamen şirketin kontrolünde olması, sıfırlama ve modifikasyon işlemlerini basit hale getiriyor.
Şirketin aynı anda çok sayıda ortamı çalıştırabilmesi, ajanların tek bir programın içindeki görevlerle sınırlı kalmadan, programlar arası geçişlerin ve çakışan verilerin olduğu gerçekçi iş akışlarında eğitilmesini sağlıyor.
Kodlama ile Diğer Uygulamalar Arasındaki Pekiştirme Farkını Kapatmak
Arga Labs'in yaklaşımı, kodlama ile diğer uygulamalar arasındaki pekiştirme farkını kapatmanın bir yolu olarak tanımlanıyor. Yapay zeka kodlama araçlarının bu kadar hızlı ilerlemesinin nedenlerinden biri, yeni kodu dağıtmak, geri almak ve analiz etmek için zaten gelişmiş araçlara sahip olmamız. Bu araçlar, kodlama için pekiştirmeli öğrenme ortamları kurmayı çok daha kolay hale getiriyor ve yapay zeka sistemlerinin giderek daha karmaşık kodlama görevlerinde test edilip eğitilmesine olanak tanıyor.
Bu tür 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.
Yuri Sagalov da bu görüşü destekleyerek, tekrarlanabilir bir korumalı alan ortamına sahip olmanın önemine dikkat çekiyor. Sagalov, "Tekrarlanabilir bir korumalı alan ortamına sahip olmak çok önemli ve ajanlar için insanlara olduğundan çok daha önemli" ifadesini kullanıyor.
Sıkça Sorulan Sorular
Arga Labs ne kadar yatırım aldı ve tura kimler katıldı?
Arga Labs, Çarşamba günü duyurduğu tohum turunda 10 milyon dolar yatırım aldı. Tura General Catalyst liderlik etti, Box Group, Emergence, Gradient ve SV Angel da katılım sağladı.
Arga Labs ne tür bir ürün geliştiriyor?
Arga Labs, Salesforce, Workday ve e-posta istemcileri gibi kurumsal yazılımlar için eğitim ortamları inşa ediyor. Şirket, durumsuz bir API uç noktası yerine izin sistemleri ve web kancaları dahil olmak üzere tüm programı kopyalayan tam ölçekli dijital ikizler oluşturuyor.
Phillip Li'nin verdiği örnek neyi göstermeyi amaçlıyor?
CEO ve kurucu ortak Phillip Li, bir kişinin Salesforce'ta müşteri adayı oluştururken başka bir kişinin HubSpot üzerinden aynı şirkete ulaşması örneğini veriyor. Bu örnek, ajanın iki kaydın aynı şirket olduğunu tespit edip edemediği, e-postanın yalnızca bir kez gönderilip gönderilmediğini kontrol edip edemediği ve kime gönderileceğini belirleyip belirleyemediği gibi belirsizliklerle nasıl başa çıktığını göstermeyi amaçlıyor.
Arga Labs'in dijital ikiz yaklaşımı neden önemli?
Kurumsal yazılımları sıfırlamak veya klonlamak zor olduğu için pekiştirmeli öğrenme ile on binlerce kez test yapmak neredeyse imkansız. Arga Labs, yazılımın yapısını çarpışma testi mankeni gibi kopyalayarak kontrol edilebilir bir ortam sunuyor, bu sayede ortamı kolayca sıfırlamak, değiştirmek ve aynı anda birçok ortamı çalıştırarak ajanları programlar arası etkileşimlerde eğitmek mümkün oluyor.
Yuri Sagalov ajanlar ve iş uygulamaları hakkında ne söyledi?
General Catalyst'in yönetici direktörü Yuri Sagalov, TechCrunch'a yaptığı açıklamada ajanlardan elde edilecek ekonomik değerin büyük kısmının iş uygulamalarını kullanmaktan geleceğini düşündüğünü söyledi ve tekrarlanabilir bir korumalı alan ortamına sahip olmanın çok önemli olduğunu, bunun ajanlar için insanlara olduğundan çok daha önemli olduğunu belirtti.
