Augento

Augento richtet sich an Entwickler und Teams, deren Sprachmodell-Agenten bei Aufgaben mit klaren Erfolgskriterien wiederholt Fehler machen. Es hilft dabei, das Verhalten eines Agenten durch Fine-Tuning mit Reinforcement Learning zu verbessern, statt sich ausschließlich auf längere Prompts zu verlassen oder Beispielantworten für überwachtes Fine-Tuning zu sammeln. Verbinden Sie einen bestehenden Agenten über den API-kompatiblen Endpunkt von Augento, sehen Sie sich seine aufgezeichneten Durchläufe an und wählen Sie Abfragen für das Training aus. Stellen Sie anschließend eine Reward-Funktion bereit, die die Ausgaben des Agenten bewertet – zum Beispiel danach, ob der generierte Code kompiliert oder eine Antwort einem vorgeschriebenen Format entspricht. Augento übernimmt den Trainingsprozess und hostet das daraus hervorgehende feinabgestimmte Modell zur Nutzung über eine API. Typische Anwendungsfälle sind Programmieragenten, Agenten, die benutzerdefinierte Tools verwenden, die Browsernavigation und andere Workflows, bei denen sich der Erfolg bewerten lässt. Augento richtet sich an Teams, die definieren können, wie sich ein gutes Ergebnis messen lässt; weniger geeignet ist es möglicherweise, wenn die Aufgabenqualität subjektiv oder schwer automatisch zu bewerten ist.

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