Después de una larga semana de programación, se podría suponer que los constructores de San Francisco se retirarían a las montañas, las playas o la vibrante escena nocturna del Área de la Bahía. Pero en realidad, cuando termina la semana, comienzan los hackatones de IA.
En los últimos años, San Francisco ha experimentado una explosión de hackatones de IA. Todos los sábados y domingos, los tecnólogos dan charlas sobre los últimos avances en IA, redes y, lo más importante, desarrollan ideas para convertirlas en demostraciones prácticas. A veces, los hackatones ofrecen premios en forma de dinero en efectivo o créditos en la nube, pero los verdaderos ganadores se van con la idea de crear una startup.
“No hay mejor lugar en el mundo para desarrollar el proyecto más ambicioso de tu vida que San Francisco”, afirma el cofundador de la agencia, Alex Reibman. “Con frecuencia se ven toneladas de competiciones, como hackatones, pero no compiten entre sí. Es tan colaborativo como competitivo”.
El verano pasado, en un hackathon en San Francisco, Reibman decidió probar suerte en la creación de agentes de IA que pudieran rastrear la web. Los agentes son un tema candente en Silicon Valley en el auge de la IA. El término no está definido con precisión, pero en general describe a los bots basados en IA que pueden realizar tareas automáticamente, utilizando interfaces y servicios que originalmente no fueron diseñados para ser automatizados, una especie de reemplazo para las tareas mundanas que solían requerir la intervención humana.
Pero Reibman se topó inmediatamente con un problema. “Eran pésimos”, dijo Reibman en una entrevista. “Los agentes fallaban entre el 30 y el 40 por ciento de las veces, y a menudo de manera inesperada”.
Para solucionarlo, el equipo de Reibman creó herramientas de depuración internas para ver dónde se estaban equivocando sus agentes. Al final lograron que los agentes funcionaran un poco mejor, pero las herramientas de depuración terminaron robándose el protagonismo y ganando el hackathon.
“Comencé a mostrar las herramientas en una serie de hackathons y eventos en San Francisco, y la gente empezó a pedir acceso a ellas”, dijo Reibman. “Esa fue básicamente la confirmación que necesitaba: en lugar de crear un agente nosotros mismos, deberíamos crear herramientas que faciliten la creación de agentes”.
Reibman fundó Agency junto con sus cofundadores Adam Silverman y Shawn Qiu, ofreciendo herramientas para observar lo que hacen realmente los agentes de IA y detectar dónde se equivocan. Un año después, esas herramientas se convirtieron en el producto principal de Agency, la plataforma AgentOps, que ahora utilizan miles de equipos al mes, según explica Reibman a TechCrunch. La startup ya ha recaudado 2,6 millones de dólares en financiación inicial, liderada por 645 Ventures y Afore Capital.
Adam Silverman, director de operaciones, le dice a TechCrunch que AgentOps es como una “gestión de múltiples dispositivos para agentes” que analiza todo lo que hace el agente para asegurarse de que no se vuelva no autorizado.
“Debes saber si tu agente se va a volver loco e identificar qué limitaciones puedes poner en marcha”, dijo Silverman en una entrevista. “Gran parte del trabajo consiste en poder ver visualmente dónde están tus barreras y si los agentes las respetan antes de lanzarlos a producción”.
La startup se asocia con Cohere y Mistral, desarrolladores de modelos de IA que también ofrecen servicios de creación de agentes, de modo que los clientes pueden usar el panel de AgentOps para ver cómo interactúan los agentes con el mundo y cuánto cuesta cada uno. Agency es independiente del modelo, lo que significa que funciona con varios marcos de agentes de IA diferentes, pero está integrado con herramientas populares como AutoGen, CrewAI y AutoGPT de Microsoft.
Además del panel de control de AgentOps, Agency también ofrece servicios de consultoría (Reibman trabajó anteriormente en la consultora EY) para ayudar a las empresas a comenzar a crear agentes. Agency no compartió el nombre de ningún cliente, pero compartió que los fondos de cobertura, los consultores y las empresas de marketing están utilizando sus herramientas.
Por ejemplo, Reibman afirma que Agency ayudó a crear un agente de IA que escribe publicaciones de blog sobre las empresas con las que trabaja el cliente. Ahora, el mismo cliente utiliza el panel de AgentOps para realizar un seguimiento del rendimiento y los costos del agente.
Es probable que actores importantes como OpenAI y Google desarrollen sus productos de agentes en los próximos meses, y las empresas emergentes de IA como Agency tienen que descubrir cómo trabajar junto con esos avances, no en contra de ellos.
“Hay tantas capas en la pila que no es probable que el proveedor de LLM intente capturarlas todas”, dijo Reibman. “OpenAI y Anthropic están creando los constructores de agentes, pero hay todas estas capas a su alrededor para asegurarse de tener una base de código lista para producción”.