Fait apprendre aux agents IA des erreurs des autres.
Quand un agent paie le prix d'une leçon, celle-ci est distillée, vérifiée et appliquée à la décision suivante, pour cet agent et pour tous les agents connectés.
ACTU : nous sommes en cours de déploiement chez une entreprise YC (P26) !
Comment l'apprentissage collectif cumule l'intelligence de votre flotte
Un protocole ouvert transforme l'expérience des agents en leçons à l'impact mesuré. Il fonctionne à côté des agents que vous faites déjà tourner.
Capter l'expérience
Sessions, traces, résultats et retours, depuis les agents déjà en production.
Structurer le contexte
Ce qui était tenté, quel était l'état, et ce qui s'est réellement passé.
Extraire la leçon
Distiller l'échec répété en quelque chose d'assez général pour s'appliquer là où il n'a jamais été vu.
Stocker un savoir réutilisable
Validé, approuvé, et conservé là où chaque agent de la flotte peut l'atteindre.
Réinjecter la bonne leçon
Au moment de la décision, le seul moment où cela change quelque chose.
L'expérience devient des leçons, les leçons deviennent un savoir partagé, et ce savoir se cumule : intégration plus rapide des nouveaux agents, meilleures décisions, moins d'erreurs répétées, moins de frustration des utilisateurs. Avec le temps cela fait une barrière à l'entrée, parce qu'elle est bâtie sur un travail que votre flotte a déjà payé et que personne d'autre ne possède.
Impact mesuré
La mémoire brute se souvient. CommonTrace généralise.
La mémoire brute conserve des épisodes qui ne se transfèrent jamais, et des règles qui ne se déclenchent jamais quand l'agent agit. CommonTrace distille une leçon, la valide, et l'injecte au moment de la décision.
En production
Temps de résolution d'un ticket support
−53%
Attrition client
−29%
Sur le benchmark
Comportement correct sur de nouveaux cas de généralisation
Commencez par un pilote d'apprentissage de flotte sur 30 jours.
Un flux. Une flotte. Un impact mesuré.
Démarrer un pilote