AI11 नव॰ 2026, 5:01 pm UTC·2 मिनट में पढ़ें

Plurai को 1.3 करोड़ डॉलर की सीड फंडिंग, AI एजेंट होंगे भरोसेमंद

Nexar के पूर्व इंजीनियरों के स्टार्टअप Plurai ने सेल्फ-ड्राइविंग कारों जैसी सिमुलेशन तकनीक से AI एजेंट सुधारने के लिए 1.3 करोड़ डॉलर जुटाए हैं।

Illustration of an AI agent being tested in a simulated digital environment modeled on a company's systems, with a self-driving car motif. — छवि: TechCrunch

AI एजेंट बनाने वाला स्टार्टअप Plurai सेल्फ-ड्राइविंग कारों की टेस्टिंग वाली तकनीक अपनाकर एजेंट को ज़्यादा भरोसेमंद और सस्ता बनाना चाहता है। कंपनी ने बुधवार को 1.3 करोड़ डॉलर (13 million) की सीड फंडिंग जुटाने की घोषणा की। इस राउंड की अगुवाई Team8 ने की, जबकि U&I, Velocity और Mercer भी निवेशकों में शामिल हैं।

एजेंट अभी कितने भरोसेमंद हैं

बेंचमार्क बताते हैं कि जटिल काम संभालने वाले एजेंट अब भी बिना निगरानी के चलने लायक नहीं हैं। LiveBench 2.0 में Claude Fable 5.2 ने 100 में से 82.9 और ChatGPT-6 Astra ने 75.6 टास्क पूरे किए। AI इंफ्रास्ट्रक्चर कंपनी EON के सिमुलेटेड कॉर्पोरेट माहौल वाले परीक्षण में सबसे अच्छे मॉडल Claude Opus 4.8 की सटीकता 76.8% रही।

कंपनी के मुताबिक एजेंट अक्सर ट्रैवल बुकिंग में खर्च-नीतियों को नज़रअंदाज़ कर देते हैं, कई डेटा सेट को जोड़ने में अटक जाते हैं, और लंबी बातचीत में ज़्यादा संदर्भ से गलत राह पकड़ लेते हैं।

Plurai का तरीका

सह-संस्थापक Ilan Kadar और Elad Levi पहले Nexar में काम कर चुके हैं। Kadar ने Waymo के साथ उसके end-to-end डीप लर्निंग ड्राइविंग सॉफ़्टवेयर के सिमुलेशन और मूल्यांकन पर काम किया था। Plurai ग्राहक की इलेक्ट्रॉनिक प्रणालियों, यानी नॉलेज बेस और एजेंट को मिलने वाले टूल्स, का डिजिटल ट्विन बनाती है। फिर एजेंट के सभी संभावित फ्लो का नक्शा बनाकर मुश्किल परिस्थितियों के लिए मूल्यांकन और सुधार तैयार करती है। प्लेटफ़ॉर्म Claude Code, Codex, Copilot और Cursor जैसे मौजूदा टूल्स के साथ काम करता है।

Kadar के अनुसार असली संभावना इस डेटा से छोटे, ओपन-वेट मॉडल को ग्राहक की ज़रूरत के हिसाब से पोस्ट-ट्रेन करने में है। Nvidia और Nebius के साथ हुए परीक्षणों में कंपनी के मॉडल मध्यम श्रेणी के फ्रंटियर मॉडलों से कम लागत पर बेहतर रहे। Kadar ने कहा कि गुणवत्ता बराबर या बेहतर रखते हुए लागत एक से दो गुना परिमाण (order of magnitude) तक घट सकती है।

Google DeepMind के शोधकर्ता और एंजेल निवेशक Reah Miyara का कहना है कि कंपनी की ताकत प्रोडक्शन में विफलताओं को समझने और सिंथेटिक डेटा बनाने में है। Kadar के शब्दों में, OpenAI और Anthropic के मॉडल कितने भी स्मार्ट हों, वे आपके कारोबार और नीतियों को नहीं जानेंगे।