Simular, стартап, що займається розробкою AI-агентів для операційних систем Mac OS та Windows, оголосив про успішний раунд фінансування Series A на суму 21,5 мільйона доларів. Лідером раунду виступила компанія Felicis, до якої приєдналися NVentures, венчурний підрозділ Nvidia, а також існуючий інвестор South Park Commons та інші.
Цей стартап привертає увагу завдяки своєму унікальному підходу до AI-агентів: він не намагається контролювати лише браузер, а володіє можливістю маніпулювати всією роботи ПК.
“Ми здатні реально пересувати курсор миші та виконувати кліки, повторюючи всі людські дії у цифровому світі”, – пояснює співзасновник і CEO Ang Li, наводячи приклад копіювання та вставки даних у електронні таблиці.
Стартап Simular
Компанія нещодавно випустила версію 1.0 для Mac OS, а також активно працює з Microsoft над розробкою агента для Windows. Simular стала однією з п’яти фірм, обраних для програми Windows 365 for Agents, оголошеної Microsoft у середині листопада. Хоча Li не розголошує точні терміни випуску для Windows, він запевняє, що новий продукт матиме не меншу популярність, ніж версія для Mac.
Однією з причин, чому варто слідкувати за розвитком Simular, є досвід її засновників. Ang Li — учений із безперервним прагненням до навчання, який раніше працював у DeepMind, а його партнер Jiachen Yang спеціалізується на підкріплювальному навчанні. Їх спільна робота не обмежувалася лише академічними дослідженнями, а мала за мету покращення продуктів Google, зокрема Waymo.
Перед тим, як AI-агенти зможуть реалізувати великі сподівання Кремнієвої долини, їм доведеться вирішити безліч технічних викликів, зокрема питання “галюцинацій” великих мовних моделей (LLM). Ці “галюцинації” можуть спотворювати результати, що призводить до некоректних дій в агентних завданнях, які вимагатимуть проходження тисяч окремих кроків.
Один із шляхів вирішення цієї проблеми полягає в тому, щоб перевести “недетерміновану” модель LLM у “детерміновану”. Це означає, що замість того, щоб дозволяти моделі бути безмежно творчою, її відповіді та дії будуть заскриптовані однаково щодоні. Проте такий підхід може обмежити креативность агентів, що є центральним елементом їхньої функціональності.
Simular має свій підхід: її агент може вільно ітераційно виконувати завдання, залучаючи користувача для коригування процесу до досягнення успіху. Коли робочий процес успішно налагоджений, він стає детермінованим і повторюваним.
“Наша стратегія полягає в тому, щоб дозволити агентам продовжувати досліджувати успішний маршрут. Коли ви знаходите успішний підхід, він перетворюється на детермінований код”, – зазначає Li.
Також важливо, що детермінований код, який виконує повторюване завдання, контролюється самими користувачами, а не LLM.
“Коли у них є код, вони можуть йому довіряти, оскільки можуть перевіряти, аудитувати його та бачити, що відбувається”, – додає Li.
Чи стане даний підхід ключем до впровадження AI-агентів у широкий ужиток, покаже час. Перші бета-клієнти Simular включають автосалони, що автоматизують пошук VIN-номерів, і товариства співвласників, які витягують інформацію з контрактів у PDF. Окрім того, компанія запускає відкритий проєкт, який поки що доступний лише для Mac OS, що веде до автоматизацій у сферах від контентного створення до продажів та маркетингу.
Попередній раунд фінансування забезпечив стартовій команді $5 мільйонів, що в сумі з новими надходженнями формує загальну суму інвестицій у розмірі близько 27 мільйонів доларів. Очікується, що інтерес до Simular продовжуватиме зростати з боку відомих інвесторів, таких як Basis Set Ventures, Flying Fish Partners, Samsung NEXT та інших.
