Arga huy động 10 triệu USD để xây dựng môi trường huấn luyện tác nhân AI doanh nghiệp

Việc vận hành các AI agent đang trở nên khó khăn hơn nhiều so với kỳ vọng của nhiều công ty. May mắn thay, sự trợ giúp đang đến: một thế hệ startup mới đang tìm ra những phương thức tốt hơn để kiểm thử và huấn luyện các agent trước khi triển khai, đặc biệt là trong bối cảnh phức tạp của doanh nghiệp hiện đại.

Arga là một trong những công ty như vậy. Vào thứ Tư, startup này cho biết họ đã huy động được 10 triệu USD trong vòng gọi vốn hạt giống do General Catalyst dẫn dắt, với sự tham gia của Box Group, Emergence, Gradient và SV Angel.

Arga xây dựng các môi trường huấn luyện cho các phần mềm doanh nghiệp như Salesforce, Workday và các ứng dụng email. Trong khi hầu hết các môi trường kiểm thử chỉ cung cấp một API endpoint không trạng thái (stateless), Arga xây dựng một bản sao kỹ thuật số (digital twin) toàn diện của chương trình, thực chất là nhân bản toàn bộ phần mềm với các hệ thống phân quyền và web hook được giữ nguyên. Kết quả là một phương thức mạnh mẽ hơn để huấn luyện các agent trên nhiều hệ thống khác nhau.

CEO kiêm đồng sáng lập của startup, Philip Li, đã minh họa sản phẩm của mình bằng ví dụ về một khách hàng tiềm năng tạo lead trong Salesforce trong khi một đồng nghiệp liên hệ riêng thông qua Hubspot.

“Liệu agent có thể xác định chính xác rằng đây là cùng một công ty hay không?” Li nói, “Chúng có khả năng kiểm tra xem liệu họ đã gửi email đó chỉ một lần hay chưa? Chúng có thể xác định nên gửi email cho ai trong số hai cơ hội đó không?”

Các hệ thống agentic vẫn đang gặp khó khăn với kiểu mơ hồ này, và Li coi các công cụ của Arga là yếu tố then chốt giúp chúng cải thiện.

Thông thường, một AI agent có thể được huấn luyện cho một tác vụ như thế này thông qua học tăng cường (reinforcement learning - RL): chạy kịch bản hàng chục nghìn lần và chỉ giữ lại những chiến lược thành công. Tuy nhiên, bản chất của phần mềm doanh nghiệp khiến quy mô kiểm thử đó gần như không thể thực hiện được. Không có cách nào dễ dàng để “thiết lập lại” (reset) một hệ thống như Salesforce hay Outlook khi bạn cần chạy lại cùng một kịch bản, chứ chưa nói đến việc nhân bản nó.

Giải pháp của Arga là tái tạo kỹ thuật số phần mềm đó bằng cách sao chép cấu trúc của nó, giống như cách một hình nhân thử nghiệm va chạm (crash test dummy) đóng vai trò thay thế cho con người. Vì Arga có toàn quyền kiểm soát môi trường, nên việc thiết lập lại hoặc sửa đổi bản tái tạo này rất đơn giản. Công ty cũng có thể chạy nhiều môi trường cùng lúc để huấn luyện các agent về những tương tác phức tạp giữa các chương trình khác nhau. Ý tưởng ở đây là tái tạo toàn bộ môi trường làm việc của một người, với các tác vụ cụ thể chồng chéo lên nhau trên các chương trình và hệ thống tri thức khác nhau.

Bạn có thể coi đây là một cách để thu hẹp khoảng cách học tăng cường giữa lập trình và các ứng dụng khác. Một phần lý do khiến các công cụ lập trình AI tiến bộ nhanh chóng là vì chúng ta đã có sẵn các công cụ tinh vi để triển khai, đảo ngược và phân tích mã nguồn mới. Những công cụ đó giúp việc thiết lập các môi trường RL cho lập trình trở nên dễ dàng hơn nhiều, cho phép chúng ta kiểm thử và huấn luyện các hệ thống AI trên các tác vụ lập trình ngày càng phức tạp.

Những công cụ đó vẫn chưa tồn tại đối với hầu hết các phần mềm kinh doanh. Nhưng một khi chúng xuất hiện, các hệ thống AI có khả năng sẽ sử dụng các chương trình đó tốt hơn nhiều và tạo ra cuộc cách mạng cho các ngành công nghiệp khác giống như cách chúng đã làm với lập trình.

Giám đốc điều hành của General Catalyst, Yuri Sagalov, người cũng điều hành chương trình đầu tư hạt giống của công ty, cho biết ông nhận thấy nhu cầu ngày càng tăng đối với các công cụ kiểm thử agentic như Arga.

“Tôi nghĩ rằng phần lớn giá trị kinh tế từ các agent đến từ việc sử dụng các ứng dụng kinh doanh,” Sagalov chia sẻ với TechCrunch. “Việc có một môi trường sandbox có thể lặp lại là rất quan trọng, và đối với các agent thì điều này còn quan trọng hơn nhiều so với con người.”

Khi bạn mua hàng thông qua các liên kết trong bài viết của chúng tôi, chúng tôi có thể nhận được một khoản hoa hồng nhỏ. Điều này không ảnh hưởng đến tính độc lập trong biên tập của chúng tôi.

Russell Brandom đã đưa tin về ngành công nghệ từ năm 2012, tập trung vào chính sách nền tảng và các công nghệ mới nổi. Trước đây, anh từng làm việc tại The Verge và Rest of World, đồng thời đã viết bài cho Wired, The Awl và MIT’s Technology Review. Bạn có thể liên hệ với anh ấy qua email [email protected] hoặc qua Signal theo số 412-401-5489.

Xem tiểu sử