A Arga Labs está construindo uma maneira melhor de treinar agentes de IA corporativos

Fazer com que agentes de inteligência artificial funcionem na prática é muito mais difícil do que muitas empresas esperavam — mas há ajuda a caminho. Uma nova safra de startups está encontrando maneiras melhores de testar e treinar esses agentes antes que eles sejam implementados, particularmente em relação às complexidades da empresa moderna.

A Arga Labs é uma dessas empresas, tendo anunciado sua rodada semente de US$ 10 milhões na quarta-feira. A rodada foi liderada pela General Catalyst, com participação de Box Group, Emergence, Gradient e SV Angel.

A Arga Labs cria ambientes de treinamento para softwares corporativos como Salesforce, Workday e clientes de e-mail. Enquanto a maioria dos ambientes de teste se contenta com um ponto de extremidade de API sem estado (stateless), a Arga constrói um gêmeo digital em escala real do programa, clonando efetivamente um programa corporativo inteiro com sistemas de permissão e webhooks intactos. O resultado é uma maneira mais robusta de treinar agentes em vários sistemas.

O CEO e cofundador Phillip Li dá o exemplo de um cliente em potencial criando um lead no Salesforce, enquanto seu colega entra em contato separadamente pelo HubSpot. 

“O agente consegue identificar corretamente que essas duas são a mesma empresa?”, diz Li. “Eles conseguem verificar se enviaram ou não o e-mail apenas uma vez? Eles conseguem identificar para quem enviar o e-mail dentre as duas oportunidades?”

Os sistemas de agentes ainda lutam com esse tipo de ambiguidade — e ele considera as ferramentas da Arga Labs fundamentais para ajudá-los a melhorar.

Normalmente, o agente poderia ser treinado para uma tarefa como essa por meio de aprendizado por reforço: essencialmente, executando o cenário dezenas de milhares de vezes e permitindo a passagem apenas das estratégias bem-sucedidas. Mas a natureza do software corporativo torna essa escala de testes quase impossível. Não há uma maneira fácil de “reiniciar” um sistema como o Salesforce ou o Outlook quando você precisa executar o mesmo cenário novamente, muito menos cloná-lo 

A solução da Arga Labs é criar uma recriação digital desse software — replicando sua estrutura da mesma forma que um manequim de teste de colisão replica uma pessoa. Como a Arga tem controle total sobre o ambiente, é simples reiniciá-lo ou modificá-lo. A empresa também pode executar vários ambientes ao mesmo tempo, treinando agentes nas interações complexas entre diferentes programas. A ideia é replicar o ambiente de trabalho completo de uma pessoa, com tarefas específicas se sobrepondo entre diferentes programas e sistemas de conhecimento.

Você pode pensar nisso como uma maneira de fechar a lacuna de reforço entre a programação e outros aplicativos. Parte da razão pela qual as ferramentas de codificação de IA avançaram tão rapidamente é que já temos ferramentas sofisticadas para implantar, reverter e analisar novos códigos. Essas ferramentas tornam muito mais fácil configurar ambientes de aprendizado por reforço para programação, o que nos permite testar e treinar sistemas de IA em tarefas de programação cada vez mais complexas.

Essas ferramentas não existem para a maioria dos softwares empresariais — ainda. Mas, quando existirem, você pode esperar que os sistemas de IA fiquem muito melhores no uso desses programas, revolucionando outros setores da mesma forma que revolucionaram a programação.

O diretor-gerente da General Catalyst, Yuri Sagalov, que também comanda o programa semente da firma, diz que vê uma necessidade crescente de ferramentas de teste para agentes, como a da Arga.

“Acho que muito do valor econômico dos agentes vem do uso de aplicativos de negócios”, disse Sagalov ao TechCrunch. “Ter um ambiente sandbox repetível é muito mais importante, e muito mais importante com agentes do que era com humanos.”