Arga gọi vốn 10 triệu USD để huấn luyện AI agent doanh nghiệp hiệu quả hơn

Việc đưa AI agent (tác tử AI) vào hoạt động thực tế đang khó khăn hơn nhiều so với kỳ vọng của các công ty. Tuy nhiên, một làn sóng startup mới đang tìm ra cách tốt hơn để kiểm thử và huấn luyện các tác tử này trước khi triển khai, đặc biệt là trong môi trường doanh nghiệp phức tạp hiện nay. Arga là một trong số đó.

Startup này vừa công bố huy động được 10 triệu USD trong vòng gọi vốn hạt giống do quỹ General Catalyst dẫn dắt, với sự tham gia của Box Group, Emergence, Gradient và SV Angel.

Giải pháp "bản sao kỹ thuật số" cho phần mềm doanh nghiệp

Arga xây dựng các môi trường huấn luyện cho những phần mềm doanh nghiệp phổ biến như Salesforce, Workday và các ứng dụng email. Điểm khác biệt so với các công cụ kiểm thử thông thường (thường chỉ cung cấp API endpoint không trạng thái) là Arga tạo ra một bản sao kỹ thuật số (digital twin) hoàn chỉnh của phần mềm — sao chép toàn bộ cấu trúc, bao gồm cả hệ thống phân quyền và web hooks. Điều này cho phép huấn luyện AI agent một cách mạnh mẽ và thực tế hơn trên nhiều hệ thống cùng lúc.

Thách thức thực tế: Sự mơ hồ giữa các hệ thống

CEO kiêm đồng sáng lập Arga, ông Philip Li, minh họa sản phẩm bằng tình huống: một khách hàng tiềm năng tạo lead trên Salesforce trong khi đồng nghiệp khác tiếp cận riêng qua Hubspot.

"Liệu agent có xác định chính xác hai dữ liệu này là cùng một công ty không? Chúng có kiểm tra được rằng email đã được gửi một lần hay chưa? Chúng có chọn đúng người để gửi email trong hai cơ hội đó không?"

Các hệ thống AI agent hiện vẫn gặp khó khăn với những tình huống mơ hồ kiểu này. Theo ông Li, công cụ của Arga đóng vai trò then chốt giúp cải thiện khả năng đó.

Vì sao khó huấn luyện agent cho phần mềm doanh nghiệp?

Thông thường, một AI agent có thể được huấn luyện cho tác vụ trên bằng phương pháp học tăng cường (reinforcement learning - RL): chạy lặp lại kịch bản hàng chục nghìn lần và chỉ giữ lại những chiến lược thành công. Nhưng với phần mềm doanh nghiệp, việc kiểm thử ở quy mô đó gần như bất khả thi.

Vấn đề nằm ở chỗ: bạn không thể dễ dàng "đặt lại" (reset) một hệ thống như Salesforce hay Outlook để chạy lại cùng một kịch bản, chứ chưa nói đến việc nhân bản chúng.

Arga giải quyết bằng cách tái tạo kỹ thuật số phần mềm đó, giống như cách một hình nộm thử va chạm đại diện cho con người trong các bài kiểm tra an toàn. Vì Arga kiểm soát hoàn toàn môi trường, việc reset hoặc chỉnh sửa trở nên đơn giản. Công ty có thể chạy nhiều môi trường song song để huấn luyện agent xử lý các tương tác phức tạp giữa các chương trình khác nhau — tái hiện toàn bộ môi trường làm việc thực tế của một nhân viên với các tác vụ chồng chéo.

Khoảng trống giữa lập trình và ứng dụng doanh nghiệp

Có thể xem đây là cách thu hẹp khoảng cách về học tăng cường giữa lĩnh vực lập trình và các ứng dụng khác. Một phần lý do khiến công cụ AI viết mã (AI coding) phát triển nhanh đến vậy là vì chúng ta đã có sẵn những công cụ tinh vi để triển khai, hoàn tác và phân tích mã nguồn — giúp việc thiết lập môi trường RL dễ dàng hơn nhiều.

Những công cụ tương tự vẫn chưa tồn tại cho hầu hết phần mềm doanh nghiệp. Nhưng khi chúng xuất hiện, các hệ thống AI sẽ thông minh hơn trong việc sử dụng phần mềm và có thể tạo ra cuộc cách mạng cho nhiều ngành công nghiệp khác, giống như chúng đã làm với ngành lập trình.

Góc nhìn từ nhà đầu tư

Ông Yuri Sagalov, Giám đốc điều hành của General Catalyst và cũng phụ trách chương trình đầu tư hạt giống của quỹ, nhận định nhu cầu về các công cụ kiểm thử tác tử như Arga đang ngày càng lớn.

"Tôi tin phần lớn giá trị kinh tế từ AI agent đến từ việc sử dụng các ứng dụng doanh nghiệp. Việc có một môi trường sandbox có thể lặp lại là rất quan trọng — và còn quan trọng hơn nhiều đối với agent so với con người."

Với nguồn vốn mới, Arga có kế hoạch mở rộng đội ngũ và tiếp tục phát triển nền tảng, hướng tới mục tiêu trở thành hạ tầng tiêu chuẩn cho việc huấn luyện AI agent trong các tập đoàn lớn — một thị trường đang được dự báo sẽ bùng nổ trong những năm tới.