סטארטאפ ישראלי שנחשף עכשיו בונה Holodeck לסוכנים
במקום שהסוכנים שלכם יצאו משליטה ברגע שהם יוצאים לעולם האמיתי, Plurai רוצה לאמן אותם כמו שצריך, ולהמשיך לשפר אותם באוויר
צילום: גיא חמוי
כן. כולם במשרד כבר שמעו על הסוכן שלך שחסך לך 50 שקל או מוסיף אירועים ללוח השנה עם המשפחה. באמת, אנחנו לא יכולים לשמוע מה עוד הוא יודע לעשות. אבל בניגוד לאייג'נט המרתק שלך, כשארגונים בונים אייג'נטים ומשחררים אותם לעולם האמיתי, דברים משתבשים. אז סטארטאפ ישראלי חדש שנחשף היום (ד') רוצה ליצור סביבה שבה הסוכנים יוכלו להתאמן ולהיבדק לפני ואחרי שהם עולים לאוויר – והוא מגייס לזה 13 מיליון דולר.
חוסכים בעלויות וגם בפאדיחות
"בניגוד לתוכנה רגילה, סוכן AI מקבל החלטה באופן עצמאי, וגם שינוי קטן בפרומפט, בכלים, במודל או בנתונים עלול לשנות את התנהגותו", מסביר ד"ר אילן כדר, שותף-מייסד ומנכ"ל Plurai שנחשפה היום. לדבריו, צוותים מבלים חודשים ארוכים בבדיקות ידניות, אבל ברגע שהסוכן עולה לאוויר, צפים תרחישים ומקרי קצה שלא היה ניתן להתאמן לקראתם. אפילו אם הייתם מצליחים לבדוק כל תרחיש, הדברים משתנים תוך כדי תנועה עם מודלים חדשים, נתונים חדשים ומצבים חדשים. "הבעיה השנייה היא עלויות", אומר כדר. "ארגונים רבים משקיעים משאבים משמעותיים בפיתוח סוכנים שנתקעים בשלב הפיילוט ולא מגיעים לפרודקשן. גם אלה שכן מגיעים לפרודקשן נתקעים פעמים רבות בגלל עלויות הפעלה גבוהות".
פלוראי מפתחת תוסף שמותקן על גבי סביבת פיתוח האייג'נט שלכם, בין אם זו Claude Code, Codex או GitHub Copilot, ובזמן שאתם עובדים, הוא בונה תאום דיגיטלי של הסוכן, וגם של העולם שבו הוא פועל. אם תרצו, מעין Holodeck ממסע בין כוכבים: סביבת סימולציה שבה הסוכנים יכולים להתאמן על תרחישים לפני שהם נתקלים בהם בעולם האמיתי. כדר מסביר שהסביבה של הסוכן נבנית על פי בסיס הידע, הכלים והמדיניות של הלקוח, ולאחר מכן, התאום-אייג'נט שלכם מקבל אלפי משתמשים מדומים, וחלקם גם עוינים. הכל מתבצע בסביבה מבודדת, ולפי כדר, כך המערכת יכולה לחשוף הפרות מדיניות, הזיות, שגיאות, תקלות ודליפות מידע. לאחר מכן המערכת מציעה תיקון לכל בעיה, וניתן לאשר אותו בלחיצת כפתור – מה שכמובן יוביל לעוד סבב בדיקה וירטואלי. "בנוסף, המערכת מוסיפה מנגנוני הערכה ומנגנוני הגנה, ומייצרת מודלי שפה קטנים שמותאמים במיוחד לסוכן", הוא מסביר. בכך, המערכת אמורה לחסוך לכם את השימוש במודלי שפה יקרים.
אבל האם כל זה גם מוכיח את עצמו? לפי הנתונים שכדר מציין, הכשלים שמגיעים למשתמשים ירדו ב-82%, ועלויות ה-Inference צנחו ב-97%.
את הגישה הזאת Plurai מביאה מעולם הרכב האוטונומי, ולא במקרה: כדר ושותפו, ד"ר אלעד לוי (CTO), עבדו ביחד ב-Nexar על מערכות סימולציה, בין היתר עבור Waymo של גוגל. "אנחנו מאמינים שסוכני AI צריכים לעבור תהליך דומה: להתמודד שוב ושוב עם תרחישים מורכבים ונדירים עוד לפני שהם מגיעים למשתמשים, ללמוד מהכשלים ולשפר את המערכת לפני שהם מתרחשים בסביבה אמיתית", אומר כדר.
עם 13 מיליון דולר בכיס
היום (ד') עם חשיפתה מכריזה Plurai גם על השלמת סבב גיוס סיד בהיקף של 13 מיליון דולר. את הסבב הובילה Team8, בהשתתפות Velocity, U&I ו-Mercer, ואנג'לים כמו אודי מוקדי, מייסד CyberArk, וריאה מיארה, Senior Director of Google Models ב-Google Cloud ולשעבר מוביל תחום הערכת המודלים ב-OpenAI.
"ככל שסוכני AI מקבלים יותר אחריות בתהליכי הליבה של ארגונים, החוליה החסרה היא תשתית שמבססת בהם אמון עוד לפני שהם פוגשים לקוחות, וממשיכה לשפר אותם גם אחרי שהם עולים לאוויר", אמר אביעד הראל, שותף מנהל ב-Team8. "סימולציה תהפוך לסטנדרט בפיתוח סוכני AI, כפי שתהליכי פיתוח ושחרור אוטומטיים (CI/CD) הפכו לסטנדרט בפיתוח תוכנה. לאילן ולאלעד יש מומחיות עמוקה ב-AI ויותר מעשור של ניסיון בפיתוח מערכות AI קריטיות, והם הצוות הנכון לבנות את תשתית הליבה הזו".
KioskNews shows a cleaned-up reading view extracted from the publisher’s page — the original always lives on their site, not ours.