Стартап Plurai привлёк $13 млн в рамках посевного раунда для повышения надёжности ИИ-агентов, выполняющих сложные задачи. Как сообщил TechCrunch, инвестиционный раунд возглавила компания Team8, к нему также присоединились U&I, Velocity и Mercer. Plurai планирует использовать средства для создания симуляций, которые помогут моделям лучше справляться с нестандартными ситуациями.
Современные ИИ-агенты пока не всегда способны работать без постоянного контроля человека. В тестировании LiveBench 2.0 модель Claude Fable 5.2 успешно выполнила 82,9 задачи из 100, а ChatGPT-6 Astra — 75,6. В эксперименте компании EON, проводившей проверку в смоделированной корпоративной среде, наиболее успешная модель Claude Opus 4.8 продемонстрировала точность 76,8%.
Plurai намерена применить для обучения агентов методы, похожие на используемые при разработке беспилотных автомобилей. Компания создаёт цифровой двойник электронных систем заказчика, включая базу знаний и инструменты, доступные агенту в рабочей среде. Затем специалисты описывают возможные сценарии действий системы и используют их для проверки модели и исправления ошибок в сложных случаях.
Сооснователи Plurai Илан Кадар и Элад Леви ранее работали в Nexar, которая занимается технологиями автономного вождения. Кадар также сотрудничал с Waymo, где участвовал в моделировании и оценке программного обеспечения для управления автомобилями на основе сквозного глубокого обучения. Платформа Plurai совместима с уже существующими инструментами для ИИ-агентов, включая Claude Code, Codex, Copilot и Cursor.
Одной из главных задач стартап считает дообучение небольших моделей с открытыми весами под потребности конкретных заказчиков. По словам Кадара, на основе данных симуляций можно разбить сложную задачу на более простые этапы, обучить модель и проверить её качество, одновременно снизив расходы в десятки или сотни раз по сравнению с использованием крупных передовых моделей. Испытания, проведённые совместно с Nvidia и Nebius, показали, что такие решения Plurai могут превосходить модели среднего уровня при меньшей стоимости.
Инвестор-ангел и исследователь Google DeepMind Реа Мияра считает преимуществом Plurai умение выявлять причины сбоев в рабочих системах и создавать синтетические данные для настройки моделей. Подход стартапа также должен помочь компаниям сократить затраты на ИИ, поскольку универсальные передовые модели не всегда адаптированы к конкретным данным и правилам бизнеса. Кадар отметил, что даже более мощные модели не смогут автоматически знать внутренние процессы и политики каждой отдельной организации.