Simular, hem Mac OS hem de Windows için yapay zeka ajanları geliştiren öncü bir startup, A Serisi finansman turunda 21.5 milyon dolar başarıyla sağladı. Felicis liderliğindeki bu son yatırım, şirketin toplam toplanan sermayesini yaklaşık 27 milyon dolara çıkardı. Simular, sadece tarayıcı otomasyonuna odaklanmak yerine doğrudan PC kontrolüne odaklanarak ve kritik olarak, karmaşık ajans görevlerindeki yaygın yapay zeka halüsinasyonları sorununu çözmek için yenilikçi bir yöntem sunarak kendini farklılaştırıyor.

Finansman, Gelişmiş Masaüstü YZ Otomasyonunu Destekliyor

A Serisi turuna, NVentures (NVIDIA'nın girişim kolu), South Park Commons, Basis Set Ventures, Flying Fish Partners, Samsung NEXT, Xoogler Ventures ve önde gelen melek yatırımcı Lenny Rachitsky dahil olmak üzere mevcut tohum yatırımcıları katıldı. Bu önemli finansman, yatırımcıların Simular'ın gelişmiş masaüstü yapay zeka otomasyonu vizyonuna olan güvenini pekiştiriyor.

Tarayıcının Ötesinde: Doğrudan PC Kontrolü

Öncelikli olarak tarayıcı tabanlı etkileşimlere odaklanan diğer birçok ajans yapay zeka startup'ının aksine, Simular, yapay zeka ajanlarını tüm kişisel bilgisayarı kontrol etme yeteneğiyle donatmayı hedefliyor. Kurucu ortak ve CEO Ang Li, TechCrunch'a şunları açıkladı:

"Ekranda fareyi kelimenin tam anlamıyla hareket ettirebilir ve tıklama yapabiliriz. Yani dijital dünyadaki insan faaliyetlerini tekrarlama konusunda daha yetenekli."

Bir elektronik tabloya veri kopyalayıp yapıştırmayı ajanın yeteneklerine basit bir örnek olarak gösterdi. Ajans yapay zekası, karmaşık görevleri minimum insan müdahalesiyle otonom olarak tamamlamak üzere tasarlanmış sistemleri ifade eder.

Platform Lansmanı ve Microsoft Ortaklığı

Simular kısa süre önce Mac OS için 1.0 sürümünün yayınlandığını duyurdu. Eş zamanlı olarak, startup, Windows için bir ajan geliştirmek üzere Microsoft ile aktif olarak işbirliği yapıyor. Simular, Microsoft'un Kasım ortasında tanıttığı özel Windows 365 for Agents programı için seçilen yalnızca beş ajans şirketinden biridir. CEO Li, Windows sürümünün kesin zaman çizelgesi hakkında belirsiz kalsa da, Mac muadilinden daha popüler olmaya hazır olduğunu belirtti. Bu prestijli programdaki diğer şirketler arasında Manus AI, Fellou, Genspark ve TinyFish bulunmaktadır.

Yapay Zeka Halüsinasyon Sorununu Çözmek

Ajans yapay zekasının yaygın olarak benimsenmesinin önündeki en büyük engellerden biri, yapay zekanın yanlış veya anlamsız bilgiler ürettiği büyük dil modeli (LLM) halüsinasyonları sorunudur. Binlerce, hatta milyonlarca ayrı adım gerektiren ajans görevleri için, tek bir halüsinasyon tüm bir iş akışını geçersiz kılabilir ve hata olasılığı görev karmaşıklığıyla birlikte artar.

Bununla mücadele etmek için geleneksel yaklaşımlar, yanıtları betikleyerek LLM'leri "deterministik" hale getirmeyi içerir, bu da onların yaratıcı problem çözme yeteneklerini sınırlayabilir. Ancak Simular, yeni bir çözüm geliştirdi. Ajanı bir görev üzerinde serbestçe yineler ve insan kullanıcı başarı elde edilene kadar gerçek zamanlı düzeltmeler sağlar. Başarılı bir yörünge bulunduğunda, insan kullanıcı bu iş akışını "kilitler" ve onu deterministik, tekrarlanabilir koda dönüştürür.

Li detaylandırdı:

"Çözümümüz, ajanların başarılı yörüngeyi keşfetmeye devam etmesidir. Başarılı bir yörünge bulduğunuzda, bu deterministik kod haline gelir."

Benzersiz Teknoloji ve Kullanıcı Güveni

Simular'ın yaklaşımı sadece bir LLM sarmalayıcısı değildir. Li belirtiyor:

"Başka hiçbir ajan şirketi tarafından kullanılmayan yeni bir teknolojimiz var. Buna 'nöro sembolik bilgisayar kullanım ajanları' diyoruz. Tamamen LLM tabanlı değil."

Şunları da açıkladı:

"Halüsinasyonları çözme yaklaşımımız, LLM'nin deterministik hale gelen kod yazmasına izin vermektir. Böylece çalışan bir iş akışınız varsa, aynı iş akışını bir sonraki çalıştırdığımızda da başarılı olacaktır."

Bu yöntemin önemli bir faydası, tekrarlanabilir görevleri gerçekleştiren deterministik kodun, sadece LLM içinde değil, son kullanıcıda bulunmasıdır. Bu, kullanıcıların kodu incelemesine ve denetlemesine olanak tanıyarak güveni artırır.

"Koda sahip olduklarında, ona güvenebilirler, çünkü onu inceleyebilir, denetleyebilir ve neler olduğunu görebilirler," diye doğruladı Li.

Erken Etki ve Gelecek Potansiyeli

Çalışmalarının erken aşamada olduğunu kabul etmekle birlikte, Li beta müşterilerinden umut vadeden örnekler paylaştı. Bunlar arasında VIN numarası aramalarını otomatikleştiren bir otomobil bayisi ve PDF'lerden sözleşme bilgilerini verimli bir şekilde çıkaran Ev Sahipleri Dernekleri (HOA'lar) bulunmaktadır. Ayrıca, Simular'ın şu anda Mac OS için mevcut olan açık kaynak projesi, içerik oluşturmadan satış ve pazarlamaya kadar çeşitli alanlarda otomasyonları zaten kolaylaştırmıştır.

Kurucu Ekibin Geçmişi

Simular'ın kurucularının güvenilirliği, konumunu daha da güçlendiriyor. Sürekli öğrenme bilimcisi Ang Li, daha önce Google'ın DeepMind'ında çalıştı. Orada, takviyeli öğrenme uzmanı kurucu ortak Jiachen Yang ile tanıştı. DeepMind'daki kolektif deneyimleri sadece akademik araştırmayı değil, aynı zamanda Waymo gibi Google ürünlerinin geliştirilmesine katkıda bulunan pratik uygulamayı da içeriyordu ve ajans yapay zeka girişimleri için güçlü bir temel sağladı.