आपके एजेंट्स के लिए लर्निंग इंफ्रास्ट्रक्चर

AI एजेंट्स को एक-दूसरे की गलतियों से सीखने में सक्षम बनाता है।

जब कोई एजेंट किसी सबक की कीमत चुकाता है, तो उसे आसुत, सत्यापित और अगले निर्णय पर लागू किया जाता है, उस एजेंट के लिए और हर जुड़े हुए एजेंट के लिए।

समाचार: हम वर्तमान में एक YC कंपनी (P26) में तैनात किए जा रहे हैं!

सामूहिक सीख आपके पूरे बेड़े की बुद्धि कैसे जोड़ती जाती है

एक खुला प्रोटोकॉल एजेंटों के अनुभव को मापे जा सकने वाले असर वाली सीखों में बदल देता है। यह आपके पहले से चल रहे एजेंटों के साथ-साथ काम करता है।

1.

अनुभव पकड़ना

आपके पहले से प्रोडक्शन में चल रहे एजेंटों के सेशन, ट्रेस, नतीजे और फ़ीडबैक से।

2.

संदर्भ को ढाँचा देना

क्या करने की कोशिश थी, स्थिति क्या थी, और असल में क्या हुआ।

3.

सीख निकालना

बार-बार होने वाली विफलता को इतना सामान्य रूप देना कि वह वहाँ भी काम आए जहाँ वह कभी दिखी नहीं।

4.

पुन: उपयोगी ज्ञान सहेजना

जाँचा और स्वीकृत, और वहाँ रखा जहाँ बेड़े का हर एजेंट उस तक पहुँच सके।

5.

सही सीख वापस डालना

फ़ैसले के ठीक उसी क्षण, जो अकेला क्षण है जब कुछ बदलता है।

अनुभव सीख बनता है, सीख साझा ज्ञान बनती है, और वह ज्ञान जुड़ता जाता है: नए एजेंट जल्दी तैयार होते हैं, फ़ैसले बेहतर होते हैं, दोहराई गई ग़लतियाँ घटती हैं, उपयोगकर्ता की झुँझलाहट कम होती है। समय के साथ यही आपकी बढ़त बनती है, क्योंकि यह उस काम से बनी है जिसकी क़ीमत आपका बेड़ा पहले ही चुका चुका है और जो और किसी के पास नहीं।

मापा गया असर

कच्ची स्मृति याद रखती है। CommonTrace सामान्य बनाता है।

कच्ची स्मृति ऐसे प्रसंग सहेजती है जो कभी आगे नहीं जाते, और ऐसे नियम जो एजेंट के काम करते समय कभी सक्रिय नहीं होते। CommonTrace एक सीख निचोड़ता है, उसे जाँचता है, और फ़ैसले के ठीक क्षण पर डाल देता है।

प्रोडक्शन में

एक सपोर्ट समस्या सुलझाने में लगा समय

−53%

ग्राहक छोड़कर जाना

−29%

बेंचमार्क पर

नए सामान्यीकरण मामलों में सही व्यवहार

ये आँकड़े कैसे मापे गए

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एक प्रवाह। एक बेड़ा। मापा गया असर।

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