Reload-ი ხელოვნური ინტელექტის აგენტებისთვის „საერთო მეხსიერების“ პლატფორმას ქმნის

ნიუტონ ასარე მიხვდა, რომ ხელოვნური ინტელექტის აგენტები მხოლოდ ინსტრუმენტები აღარ იყვნენ — ისინი გუნდის წევრებივით მოქმედებდნენ. ეს ხედვა მაშინ ჩამოყალიბდა, როდესაც ასარემ და კირან დასმა, გამოცდილმა დამფუძნებლებმა, შენიშნეს, რომ AI აგენტებს ისეთ დავალებებს აძლევდნენ, რომლებსაც მანამდე თავად ასრულებდნენ. ასარეს მიაჩნია, რომ მომავალში ადამიანები „AI თანამშრომლებს“ მართავენ, რისთვისაც საჭიროა სისტემა, რომელიც უზრუნველყოფს მათ ადაპტაციას (onboarding), კოორდინაციასა და ზედამხედველობას.

გასულ წელს პარტნიორებმა Reload-ი — ხელოვნური ინტელექტის სამუშაო ძალის მართვის პლატფორმა — დააფუძნეს. ხუთშაბათს კომპანიამ პირველი AI პროდუქტი, Epic-ი წარადგინა. ამავდროულად, ცნობილი გახდა 2.275 მილიონი აშშ დოლარის მოცულობის ინვესტიციის მოზიდვის შესახებ, რომელსაც Anthemis-ი ხელმძღვანელობდა. რაუნდში ასევე მონაწილეობდნენ Zeal Capital Partners, Plug and Play, Cohen Circle, Blueprint და Axiom.

Reload-ი არის პლატფორმა, რომელიც ორგანიზაციებს საშუალებას აძლევს, მართონ AI აგენტები სხვადასხვა გუნდსა და დეპარტამენტში. კომპანიებს შეუძლიათ დააკავშირონ აგენტები, მიუხედავად იმისა, თუ ვინ შექმნა ისინი (მესამე მხარემ თუ შიდა გუნდმა), მიანიჭონ მათ როლები და უფლებები, და თვალი ადევნონ შესრულებულ სამუშაოს. კომპანიის აღმასრულებელი დირექტორის, ნიუტონ ასარეს თქმით, Reload-ი მოქმედებს როგორც AI თანამშრომლების აღრიცხვის სისტემა, რომელიც უზრუნველყოფს ხილვადობასა და კოორდინაციას სხვადასხვა ფუნქციის შესრულებისას.

მოკლევადიანი მეხსიერების პრობლემა AI აგენტებში

ამჟამად გუნდები ერთდროულად რამდენიმე აგენტს იყენებენ ისეთი ამოცანებისთვის, როგორიცაა კოდის წერა, დებაგირება და რეფაქტორინგი. პრობლემა ისაა, რომ ეს აგენტები ხშირად მხოლოდ კონკრეტულ დავალებაზე არიან ფოკუსირებულნი და არ გააჩნიათ გრძელვადიანი მეხსიერება პროდუქტის არსის ან კონკრეტული ფუნქციის საჭიროების შესახებ. ისინი, ფაქტობრივად, მხოლოდ მოკლევადიანი მეხსიერებით ოპერირებენ.

დროთა განმავლობაში აგენტი კარგავს კონტექსტს, სისტემა კი შესაძლოა საწყის მიზანს დაშორდეს. სწორედ ამიტომ უშვებს Reload-ი Epic-ს. Reload-ის პლატფორმაზე დაფუძნებული ეს ინსტრუმენტი სხვა კოდირების აგენტებთან ერთად „არქიტექტორის“ როლს ასრულებს. იგი მუდმივად განსაზღვრავს პროდუქტის მოთხოვნებსა და შეზღუდვებს, ახსენებს აგენტებს, რას აშენებენ და რატომ, რათა სისტემის განვითარებისას თანმიმდევრულობა შენარჩუნდეს.

„პროგრამული უზრუნველყოფის შემუშავებისას კოდირების აგენტებს დიდი მოცულობის კოდის გენერირება შეუძლიათ, მაგრამ დროთა განმავლობაში სისტემის საერთო ხედვას ვერ ინარჩუნებენ. Epic-ი ავსებს ამ აგენტებს სისტემის წინასწარ განსაზღვრით და საერთო კონტექსტის შენარჩუნებით. ის არ ანაცვლებს კოდირების აგენტებს, არამედ მათ უფრო ეფექტურს ხდის“, — განმარტავს ასარე.

როგორ მუშაობს Epic-ი სამუშაო გარემოში

Epic-ი შექმნილია იმ გარემოში სამუშაოდ, სადაც დეველოპერები უკვე საქმიანობენ. მისი დაინსტალირება შესაძლებელია როგორც გაფართოება ისეთ AI-ზე დაფუძნებულ კოდის რედაქტორებში, როგორიცაა Cursor-ი და Windsurf-ი. პროცესი შემდეგნაირად მიმდინარეობს:

• საწყისი ეტაპი: პროექტის დაწყებისას Epic-ი ეხმარება სისტემის ძირითადი არტეფაქტების შექმნაში, როგორიცაა პროდუქტის მოთხოვნები, მონაცემთა მოდელები, API სპეციფიკაციები, ტექნოლოგიური გადაწყვეტილებები, დიაგრამები და დავალებების სტრუქტურული დაყოფა.
• განვითარების პროცესი: მუშაობის პარალელურად, Epic-ი ინახავს გადაწყვეტილებების, კოდის ცვლილებებისა და პატერნების სტრუქტურირებულ მეხსიერებას.
• უწყვეტობა: აგენტების შეცვლის შემთხვევაშიც კი, სტრუქტურა და მეხსიერება შენარჩუნებულია. თუ რამდენიმე ინჟინერი სხვადასხვა აგენტს იყენებს ერთსა და იმავე პროექტზე, ყველა მათგანი ერთიანი „ჭეშმარიტების წყაროს“ გარშემო მუშაობს.

ბაზარი და კონკურენცია

ხელოვნური ინტელექტის ინფრასტრუქტურის სფერო საკმაოდ კონკურენტულია. Reload-ის კონკურენტებს შორის არიან LongChain-ი, რომელიც AI აგენტების დანერგვასა და მეხსიერების მართვაში ეხმარება კომპანიებს, და CrewAI, რომელიც საწარმოებს AI აგენტების მართვის საშუალებას აძლევს.

კომპანიის ტექნიკური დირექტორის, კირან დასის თქმით, Epic-ი განსხვავდება იმით, რომ იგი სისტემას წინასწარ განსაზღვრავს და ინარჩუნებს პროექტის დონის კონტექსტს სხვადასხვა აგენტსა და სესიას შორის. მისი თქმით, ტრადიციული სამუშაო ძალის მართვის სისტემები არ იყო შექმნილი AI აგენტებისთვის, რომლებიც გუნდის წევრებად გვევლინებიან.

მოზიდული კაპიტალი მოხმარდება ახალი თანამშრომლების აყვანას და პროდუქტის განვითარებას, კერძოდ, იმ ინფრასტრუქტურის გაფართოებას, რომელიც საჭიროა მზარდი რაოდენობის AI აგენტების მხარდასაჭერად. „ჩვენ ვქმნით სისტემას მუშაობის ახალი ეპოქისთვის“, — აცხადებს ასარე.