У світі швидко розвиваємося технологій штучного інтелекту стає все очевидніше, що AI-агенти вже не просто інструменти, а стають повноцінними партнерами у роботі. Цю нову реальність усвідомили Ньютон Асаре та Кіран Дас, які мають за плечима низку успішних стартапів. Вони дійшли до висновку, що майбутнє належить тим, хто навчиться управляти штучними працівниками, не лише використовувати їх.
На основі цього усвідомлення, у 2022 році заснували компанію Reload, що спеціалізується на управлінні AI-агентами. Нещодавно вони представили свій перший продукт — Epic, та завершили раунд фінансування на 2,275 мільйона доларів, що включає інвестиції від таких компаній, як Anthemis та Zeal Capital Partners.
Платформа Reload
Платформа Reload пропонує організаціям можливість взаємодіяти з AI-агентами на різних рівнях і у різних командах. Користувачі можуть підключати агенти, незалежно від того, хто їх створив — стороння компанія чи внутрішня команда, — призначати їм ролі та права доступу, а також контролювати результати їхньої роботи. За словами Асаре, Reload виступає як основна система для управління AI-співробітниками, яка забезпечує чіткий контроль та взаємодію між агентами.
Попри популярність використання кількох агентів для виконання завдань, таких як програмування чи налагодження коду, наразі існує проблема короткочасної пам’яті цих систем. Агенти виконують лише ті задачі, на які їх просять, не зберігаючи контексту проекту. Це може призвести до втрати цілісності у розробці, що створює ризики для кінцевого продукту.
Саме тому була розроблена Epic. Цей новий продукт, збудований на основі платформи Reload, функціонує як архітектор, забезпечуючи постійне визначення вимог і обмежень продукту, допомагаючи утримувати порядок і чіткість розвитку проекту. Epic не замінює інших агентів, а доповнює їх, підвищуючи їхню ефективність у програмуванні.
Epic інтегрується у вже звичні для розробників середовища, зокрема у AI-допоміжні редактори коду. Під час запуску проекту Epic сприяє створенню основних артефактів системи: вимог до продукту, моделей даних, специфікацій API та інших важливих елементів, на яких будуються подальші ефекти роботи AI-агентів.
Асаре підкреслив, що в процесі розвитку спільний контекст, збережений Epic, підтримує структуру рішень та змін у коді, що важливо для взаємодії різних фахівців на одному проекті. Коли команда переходить до нових агентів, вся інформація, накопичена Epic, залишається на місці, що забезпечує узгодженість у роботі.
Цей напрямок управління AI-агентами стає дедалі більш конкурентним, адже існують такі гравці, як LongChain і CrewAI, які також працюють у цій сфері.
