Запуск HN: Laminar (YC S24) – Мы обучили модель, чтобы поймать сбои в работе тихого агента

Привет, Роберт и Дин из Ламинара (https://laminar.sh). Мы с 2024 года сооружаем открытый доступ к агентам АИ. Недавно мы выпустили 1-й поток модели, обученной RL для обнаружения ошибок в следах агента. На нашем контрольном уровне (https://laminar.sh/blog/flow-1) он соответствует GPT-6-Sol в качестве обнаружения, хотя и дешевле 23х. Это делает возможным анализ каждого следа производственного агента без взятия проб. Мы также создали пост с примерами следов и анализа потока-1 и других моделей: https://laminar.sh/blog/flow-1-in-action Agentsservability, так что вместо пулового списка того, как Ламинар отличается от X, мы объясним, каким образом мы решим проблему агента, не имеющего отношения к первым принципам. Агенты теперь бегут на многие шаги и имплицитно проваливаются. Агент может нажать неверную кнопку или процитировать неправильный документ, пока каждый звонок успешно завершается. Эти ошибки являются наиболее полезными для ловли и подсказки.