Plurai привлекла $13 млн на симуляции для ИИ-агентов

Сооснователи Илан Кадар и Элад Леви раньше работали в Nexar, которая разрабатывает технологии автономного вождения. Кадар вместе с Waymo моделировал и оценивал её программное обеспечение для вождения на основе сквозного глубокого обучения. По его словам, с агентами повторяется тот же сценарий: демо сделать легко, а добиться надёжности и приемлемой стоимости трудно.

Plurai создаёт цифровой двойник электронных систем компании, включая базу знаний и инструменты, доступные агенту в работе. Затем платформа строит карту всех возможных сценариев поведения агента и использует этот граф, чтобы подготовить модель с помощью оценок и исправлений для пограничных случаев. Платформа работает вместе с Claude Code, Codex, Copilot и Cursor.

Малые модели и экономия

Главный потенциал, по словам Кадара, в том, чтобы на собранных данных дообучать небольшие модели с открытыми весами под нужды конкретного клиента. Тесты совместно с Nvidia и Nebius показали, что модели Plurai превосходят передовые модели среднего уровня при меньших затратах. Кадар говорит о качестве не ниже сопоставимого и снижении стоимости на один-два порядка.

Реа Мийара, исследователь Google DeepMind и бизнес-ангел Plurai, считает преимуществом компании понимание типичных сбоев в production и генерацию синтетических данных. По его словам, ИТ-руководители видят, что передовые модели не подходят под их данные, а затраты в долгосрочной перспективе неустойчивы.

«Какими бы умными ни стали модели OpenAI и Anthropic, они не будут знать ваш бизнес и ваши правила», — говорит Кадар.