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TechCrunch AI • 30일 전

아르가, 기업용 AI 에이전트 훈련 환경 구축 스타트업

IMP
6/10
핵심 요약

스타트업 아르가(Arga)는 General Catalyst가 리드한 시드 라운드에서 1,000만 달러를 유치했다. 이 회사는 Salesforce, Workday 등 기업용 소프트웨어의 완전한 디지털 트윈을 만들어 AI 에이전트를 안전하게 테스트·훈련할 수 있는 샌드박스 환경을 제공한다. 강화학습(RL) 기반 에이전트 훈련에 필요한 반복 가능한 테스트 환경이 기업 소프트웨어에는 없다는 문제를 해결하는 것이 핵심이다.

번역된 본문

AI 에이전트를 실제로 작동시키는 일은 많은 기업이 예상했던 것보다 훨씬 어려운 것으로 밝혀지고 있다. 다행히 도움의 손길이 오고 있다. 새로운 스타트업들이 에이전트를 배포하기 전에, 특히 현대 기업 환경의 복잡성을 중심으로 더 나은 방식으로 테스트하고 훈련시키는 방법을 찾아내고 있다. 아르가(Arga)가 그런 회사 중 하나다. 이 스타트업은 수요일 General Catalyst가 리드하고 Box Group, Emergence, Gradient, SV Angel이 참여한 시드 투자 라운드에서 1,000만 달러를 유치했다고 발표했다.

아르가는 Salesforce, Workday, 이메일 클라이언트 같은 기업용 소프트웨어를 위한 훈련 환경을 구축한다. 대부분의 테스트 환경이 상태 없는(stateless) API 엔드포인트만 제공하는 것과 달리, 아르가는 프로그램의 완전한 규모의 디지털 트윈(digital twin)을 만든다. 즉, 권한 시스템과 웹훅(webhook)을 그대로 유지한 채 소프트웨어 전체를 복제하는 것이다. 그 결과, 여러 시스템에 걸쳐 에이전트를 훈련시키는 더 견고한 방법이 탄생했다.

이 스타트업의 CEO이자 공동 창업자인 필립 리(Philip Li)는 잠재 고객이 Salesforce에서 리드를 생성하는 동안 동료가 별도로 Hubspot을 통해 접촉하는 사례로 제품을 설명했다. "에이전트가 이 둘이 같은 회사라는 것을 올바르게 식별할 수 있을까요?"라고 리는 말한다. "이메일을 한 번만 보냈는지 확인할 수 있나요? 두 개의 영업 기회 중 누구에게 이메일을 보내야 하는지 파악할 수 있을까요?"

에이전트 시스템은 여전히 이런 종류의 모호함에서 어려움을 겪고 있으며, 리는 아르가의 도구가 이를 개선하는 데 중요하다고 본다. 보통 이런 작업은 강화학습(RL)을 통해 훈련될 수 있다. 시나리오를 수만 번 실행하고 성공한 전략만 통과시키는 방식이다. 하지만 기업용 소프트웨어의 특성상 그런 규모의 테스트는 거의 불가능하다. 같은 시나리오를 다시 실행해야 할 때 Salesforce나 Outlook 같은 시스템을 '초기화'할 쉬운 방법이 없고, 복제하는 것은 더욱 어렵다.

아르가의 해결책은 충돌 테스트 더미가 사람을 대신하듯이 소프트웨어의 구조를 복제해 디지털 방식으로 재현하는 것이다. 아르가가 환경을 완전히 통제하기 때문에 재현된 환경은 초기화하거나 수정하기가 간단하다. 또한 여러 환경을 동시에 실행해 서로 다른 프로그램 간의 복잡한 상호작용에 대해 에이전트를 훈련시킬 수도 있다. 핵심 아이디어는 서로 다른 프로그램과 지식 시스템에 걸쳐 특정 작업이 겹치는, 사람의 완전한 업무 환경을 재현하는 것이다.

이는 코딩과 다른 애플리케이션 사이의 강화학습 격차를 좁히는 방법이라고 볼 수 있다. AI 코딩 도구가 빠르게 발전한 이유 중 하나는 이미 새 코드를 배포, 롤백, 분석하는 정교한 도구를 갖추고 있기 때문이다. 이런 도구 덕분에 코딩을 위한 강화학습 환경을 구축하기가 훨씬 쉬워졌고, 점점 더 복잡한 코딩 작업에서 AI 시스템을 테스트하고 훈련시킬 수 있게 되었다. 하지만 대부분의 비즈니스 소프트웨어에는 아직 그런 도구가 없다. 그러나 일단 갖춰지면 AI 시스템은 그런 프로그램을 훨씬 더 능숙하게 다루게 될 것이고, 코딩에 혁명을 일으킨 것처럼 다른 산업에도 혁명을 일으킬 가능성이 높다.

General Catalyst의 managing director이자 시드 투자 프로그램을 이끄는 유리 사갈로프(Yuri Sagalov)는 아르가 같은 에이전트 테스트 도구에 대한 수요가 커지고 있다고 말한다. "에이전트의 경제적 가치 상당 부분은 비즈니스 애플리케이션을 사용하는 데서 나온다고 봅니다"라고 사갈로프는 테크크런치에 말했다. "반복 가능한 샌드박스 환경을 갖추는 것이 매우 중요하며, 인간에게 그랬던 것보다 에이전트에게 훨씬 더 중요합니다."

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원문 보기 (영어)
Making AI agents work is turning out to be a lot harder than many companies expected. Luckily for them, there's help on the way: A new crop of startups is finding better ways to test and train agents before they are deployed, particularly on the complexities of the modern enterprise. Arga is one such company. The startup on Wednesday said it had raised $10 million in a seed funding round that was led by General Catalyst, with participation from Box Group, Emergence, Gradient and SV Angel. Arga builds training environments for enterprise software like Salesforce, Workday, and email clients. Where most testing environments offer a stateless API endpoint, Arga builds a full-scale digital twin of the program, effectively cloning the entire software with permission systems and web hooks intact. The result is a more robust way to train agents across multiple systems. The startup's CEO and co-founder Philip Li illustrated his product with the example of a prospective client creating a lead in Salesforce while a colleague reaches out separately through Hubspot. “Can the agent correctly identify that these two are the same company?” Li says, “Are they able to check whether or not they've only sent the email once? Are they able to identify who to send the email to out of the two opportunities?” Agentic systems still struggle with this kind of ambiguity, and Li sees Arga’s tools as critical to helping them improve. Normally, an AI agent could be trained for a task like this through reinforcement learning (RL): running the scenario tens of thousands of times and letting only the successful strategies through. But the nature of enterprise software makes that scale of testing nearly impossible. There’s no easy way to “reset” a system like Salesforce or Outlook when you need to run the same scenario again, much less clone it. Arga’s solution is to digitally recreate that software by replicating its structure the way a crash test dummy is supposed to stand in for a person. Because Arga has complete control over the environment, the resulting recreation is simple to reset or modify. The company can also run many environments at once to train agents on the complex interactions between different programs. The idea is to replicate a person’s full work environment, with specific tasks overlapping across different programs and knowledge systems. You can think of it as a way to close the reinforcement gap between coding and other applications. Part of the reason AI coding tools have advanced so quickly is that we already have sophisticated tools for deploying, reversing and analyzing new code. Those tools make it much easier to set up RL environments for coding, which lets us test and train AI systems on increasingly complex coding tasks. Those tools don’t exist for most business software — yet. But once they do, AI systems are likely to get much better at using those programs, and revolutionize other industries the same way they’ve revolutionized coding. General Catalysts’ managing director Yuri Sagalov, who also runs the firm’s seed investing program, says he sees a growing need for agentic testing tools like Arga. “I think that a lot of the economic value from agents is from using business applications,” Sagalov told TechCrunch. “Having a repeatable sandbox environment is very important, and much more important with agents than it was with humans.” Topics AI , AI agents , Enterprise , Fundraising When you purchase through links in our articles, we may earn a small commission . This doesn’t affect our editorial independence. Russell Brandom AI Editor Russell Brandom has been covering the tech industry since 2012, with a focus on platform policy and emerging technologies. He previously worked at The Verge and Rest of World, and has written for Wired, The Awl and MIT's Technology Review. He can be reached at russell.brandom@techcrunch.com or on Signal at 412-401-5489. View Bio October 13 - 15 San Francisco Don't miss out . The startup community will gather to answer a pivotal question: How do you build sustainably in the AI era? REGISTER NOW Most Popular Two years after launch, Walmart's Flipkart is closing in on India's quick-commerce leaders Jagmeet Singh Inherent, founded by DeepMind alumni, says its AI ‘teammate' just outperformed Anthropic and OpenAI at replicating research Anna Heim Michael Polansky is training an AI model on skin that’s still alive Connie Loizos How AI accounting startup Rillet raised $100M and became a unicorn in 48 hours Dominic-Madori Davis Nvidia just showed that the harness, not the AI model, is now the real hero Julie Bort Tesla’s solar roof is dead — here’s what went wrong Tim De Chant Oura faces lawsuit accusing it of misleading consumers about sleep-tracking accuracy Aisha Malik