تدريب وكيل ذكاء اصطناعي على نظام إنتاجي مباشر يشبه قليلاً تعليم شخصٍ قيادة السيارة في ساعة الذروة. ممكن من الناحية التقنية، لكن عواقب الخطأ غير سارة للجميع المعنيين. تعتقد Arga Labs أن لديها نهجًا أفضل: بناء نسخة مثالية من الطريق والسماح للذكاء الاصطناعي بالاصطدام هناك بدلاً من ذلك.
لقد جمعت الشركة الناشئة المقرّها في سان فرانسيسكو 10 ملايين دولار في جولة تمويل أولية بقيادة جينيرال كاتاليست، مع مشاركة Box Group وEmergence وGradient وSV Angel. وكانت الشركة مدعومة سابقًا من Y Combinator، وتحظى بدعم مبكر من Comma Capital وScribble Ventures.
ما الذي يبنيه Arga فعليًا
المنتج الأساسي لـ Arga هو منصة تُنشئ بيئات اختبار عالية الدقة، وهي في جوهرها نسخ رقمية من الخدمات الخارجية التي تعتمد عليها المؤسسات بالفعل. فكر في Stripe للدفعات، وSlack للاتصالات، وسلسلة واسعة من واجهات برمجة التطبيقات التي تربطها فرق البرمجيات الحديثة يوميًا.
تُحاكي هذه النسخ نفس واجهات برمجة التطبيقات والسلوكيات كما تفعل الأنظمة الإنتاجية الحقيقية. هذا يعني أن وكيل الذكاء الاصطناعي الذي يعمل داخل بيئة Arga الافتراضية يتفاعل مع ما يبدو وكأنه نسخة أصلية، مع استجابات واقعية وخصائص تأخير وحالات حدودية. الفرق هو أنه لا يحدث شيء فعلي. لا تُعالج أي مدفوعات حقيقية، ولا تُرسل أي رسائل حقيقية، ولا تُتلف أي قواعد بيانات حقيقية.
لفرق الهندسة التي تنشر سير عمل ذكاء اصطناعي مستقل، يحل هذا المشكلة التي عانت منها مناهج الاختبار التقليدية لسنوات. يمكن للاختبارات الوحدوية وبيئات المراحل اكتشاف الأخطاء في المكونات الفردية، لكنها نادرًا ما تلتقط التفاعلات المعقدة متعددة الخطوات التي تحدث عندما يربط وكيل الذكاء الاصطناعي بين طلبات متعددة الخدمات تسلسليًا. تم تصميم بيئات Arga للتعامل بالضبط مع هذا النوع من التعقيد، وتوفر سجلات كاملة وبيانات التأخير بحيث يمكن للمطورين رؤية المكان الدقيق الذي انحرف فيه الأمور.
كما تتجنب المنصة أيضًا مشكلة عملية: حدود المعدل. عندما تقوم بتدريب نموذج تعلم معزز يحتاج إلى آلاف طلبات واجهة برمجة التطبيقات في الساعة، فإن تجاوز حد المعدل على خدمة حقيقية يُعد عائقًا كبيرًا. لا تخضع النسخ المعزولة لهذا القيد.
الفريق وراءه
تأسست Arga في عام 2025 من قبل الرئيس التنفيذي فيليب لي، وهو تنفيذي سابق في أمازون، والمهندس المدير أكيرا تونغ، الذي عمل سابقًا لدى Stripe وGoldman Sachs. لا يزال الفريق صغيرًا، بحوالي أربعة إلى خمسة موظفين، مما يجعل جولة التمويل الأولية بقيمة 10 ملايين دولار تبدو سخية من حيث النسبة للفرد، على الرغم من أنها ليست غير معتادة في مناخ التمويل الحالي للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي.
تستهدف الشركة فرق الهندسة المتوسطة إلى الكبيرة التي إما تبني وكلاء برمجة ذكاء اصطناعي خاصة بها أو تنشر سير عمل ذاتية تابعة لأطراف خارجية.