Runloop è $ 7 milioni per rafforzare gli intermediari di codifica AI con Devbox a base di cloud

RunloopUn’iniziativa infrastrutturale con sede a San Francisco ha raccolto un finanziamento di semi da $ 7 milioni per affrontare ciò che i suoi fondatori chiamano “Gap di produzione”.

Tour finanziario, leadership Partnership generale Con la partecipazione Iniziative vuoteMercato degli strumenti del codice di intelligenza artificiale Si prevede che raggiungerà $ 30,1 miliardi entro il 2032Secondo più di un rapporto del settore, un tasso di crescita composto annuale sta crescendo ogni anno. L’investimento mostra la fiducia dell’investitore nei giochi infrastrutturali che consentono ai rappresentanti dell’IA di lavorare su una scala aziendale.

La piattaforma di Runloop si occupa di una domanda fondamentale che si presenta mentre gli strumenti di codifica AI si moltiplicano: dove funzionano davvero gli agenti di intelligenza artificiale quando devono eseguire attività di codifica complesse e multi -stage?

“Penso che il sogno sia che forse cinque o 10 diversi dipendenti digitali o agenti di intelligenza artificiale che aiutano ogni dipendente a svolgere il proprio lavoro”, ha detto Runloop, Jonathan Wall, partner fondatore e CEO di REI. Il muro era stato precedentemente istituito Portafoglio di Google E poi ha creato l’iniziativa Fintech IndiceQuale Striscia acquisita.

L’analogia utilizzata dal muro descrive: “Se hai intenzione di assumere un nuovo dipendente nella tua azienda tecnologica media, il tuo primo giorno di lavoro,” Okay, ecco il tuo laptop, il tuo indirizzo e -mail, ecco le tue informazioni sull’identità. Ecco come firmi Github. ” Probabilmente trascorri il tuo primo giorno.

Lo stesso principio si applica agli agenti AI. “Se ti aspetti che questi agenti di intelligenza artificiale facciano ciò che le persone fanno, avranno bisogno degli stessi strumenti. Avranno bisogno dei loro ambienti di lavoro.”

Runloop Inizialmente, era focalizzato sulla codifica verticale basata su una comprensione strategica della natura dei linguaggi di programmazione contro il linguaggio naturale. “Le lingue di codifica sono molto più strette e più severe di qualsiasi cosa come l’inglese, ha detto Wall.” Hanno una sintattica molto severa. Molto orientato al modello. Queste sono le cose che gli LLM sono davvero bravi. “

Ancora più importante, la codifica offre ciò che Wall chiama “Funzioni di verifica in costruzione. Uno strumento AI può confermare costantemente la sua progressione eseguendo il codice di scrittura, eseguendo i test, compilando codice o utilizzando strumenti di rivestimento.” Tali veicoli non sono realmente disponibili in altri ambienti. Se stai scrivendo un articolo, penso che tu possa fare la scrittura, ma valuterai la qualità relativa di un esperimento in un articolo: non esiste un compilatore. “

Questo vantaggio tecnico è stato dimostrato. Il mercato degli strumenti di codice AI è davvero uno dei segmenti in più rapida crescita nell’intelligenza artificiale aziendale. Github CopilotI miglioramenti del codice in cui i rapporti di Microsoft sono stati utilizzati da milioni di sviluppatori e Openai sono stati recentemente annunciati.

Inside Runloop’s Cloud -Scatole giganti basate su Cloud: Infrastruttura di AI Enterprise AI

Il prodotto di base di Runloop, “scatole giganti“Gli agenti AI forniscono ambienti di sviluppo isolati e basati su cloud in cui il file system completo può eseguire in sicurezza il codice del codice e creare accesso al veicolo.

Wall, “Puoi sollevarli, lavarli. Puoi farle 1.000, usare 1.000 per un’ora, quindi forse hai finito con un determinato compito.

Un esempio del cliente mostra il programma ausiliario della piattaforma: un’azienda che scrive automaticamente test unitari per migliorare l’ambito del codice. Quando rilevano i problemi di produzione nei sistemi dei loro clienti, migliaia di Devbox utilizzano contemporaneamente per analizzare i negozi di codice e creare tute complete di test.

“Prenderanno parte a una nuova società e” Ehi, e “La prima cosa che dobbiamo fare è guardare il tuo codice ovunque, per capire dove è mancante. Vai a scrivere un sacco di test e poi ciliegia, scegli quelli più preziosi da inviare ai tuoi ingegneri per la revisione del codice.”

Successo dei clienti Runloop: risparmio a sei mesi e crescita del 200%

Sebbene solo a marzo, solo record di fattura e self -service, Runloop ha guadagnato un significativo slancio. La società, tra cui la società, una serie di aziende e grandi laboratori di modelli, ha superato il 200% della crescita dei clienti, la crescita dei clienti e l’aumento delle entrate hanno superato il 100% da marzo.

“I nostri clienti tendono ad avere le dimensioni, la forma e la forma delle persone che sono molto presto nella curva dell’IA e sono molto sofisticati nell’uso dell’IA.” “Almeno ora, le aziende che cercano di costruire l’IA come competenza di base – o tendono ad essere alcuni dei più sofisticati laboratori modello in questo senso.”

L’effetto del cliente sembra importante. Dan Robinson, CEO Dettaglio.Un cliente di Runloop, “Runloop era un assassino per la nostra attività. Non potevamo andare sul mercato così rapidamente senza di lui. Invece di costruire infrastrutture, potremmo concentrarci sul passionale: creare agenti che schiacciano il debito tecnologico … Runloop ha praticamente spremuto il nostro programma di tempo.”

Test e valutazione del codice AI: andare oltre le semplici interazioni chatbot

Il secondo prodotto più grande di Runloop, Criteri pubbliciSi occupa di un’altra necessità critica: test standard per gli elementi di codifica AI. La valutazione dell’IA tradizionale si concentra sulle singole interazioni tra utenti e modelli linguistici. L’approccio di Runloop è fondamentalmente diverso.

“Quello che facciamo è potenzialmente valutare l’uso di centinaia di veicoli, centinaia di chiamate LLM e valutare un risultato composto o longitudinale di un agente”, ha affermato Wall. “È molto più lungo e molto importante, il contesto è ricco.”

Ad esempio, quando si valuta il codice patch di uno strumento AI, “Non è possibile valutare la differenza o la risposta da LLM. Dovresti metterlo nel contesto della base di codice completo e utilizzare qualcosa come il compilatore e i test”.

Questa abilità ha attratto i laboratori modello come clienti che utilizzano l’infrastruttura di valutazione di Runloop per verificare i comportamenti del modello e supportare i processi di formazione.

Il mercato degli strumenti di codifica AI ha attirato grandi investimenti e attenzione dai giganti della tecnologia. Microsoft’s Github Copilot Mentre Google è in testa alla sua quota di mercato nei recenti annunci Nuovi strumenti per sviluppatori di intelligenza artificialeE Openi continua a progredire Piattaforma del codice.

Tuttavia, Wall vede questa competizione come una verifica piuttosto che una minaccia. “Spero che molte persone stiano costruendo stivali di codifica AI”, ha detto, facendo un’analogia con i databricks nel campo dell’apprendimento automatico. “Spark è open source, qualcosa che tutti possono usare … perché le persone usano Databricks? Beh, perché in realtà è abbastanza difficile da distribuire ed eseguire.”

Il muro prevede che il mercato si svilupperà verso gli intermediari di codifica di intelligenza artificiale piuttosto che per i veicoli per uso generale. Come test di sicurezza, l’ottimizzazione delle prestazioni del database o gli agenti di intelligenza artificiale specializzati specializzati in specifici frame di programmazione, “Quello che inizieremo a vedere sono agenti specifici del campo che funzionano meglio di queste cose per un compito particolare.

Il modello di reddito di Runloop e la strategia di crescita per l’infrastruttura AI aziendale

Runloop funziona in un modello di prezzo basato sull’uso con le commissioni basate su una commissione mensile modesto più il consumo di calcolo reale. Per i più grandi clienti aziendali, la società sviluppa contratti annuali con impegni di utilizzo minimo garantiti.

Il finanziamento di $ 7 milioni supporterà prima l’ingegneria e lo sviluppo del prodotto. “È un po ‘più lungo incubare una piattaforma di infrastruttura, ha detto Wall.” Ora stiamo davvero iniziando a lanciarci. “

I 12 team dell’azienda contengono veterani. Vercel– Scale– GoogleE Striscia -L’esperienza dell’essenza è molto importante per la creazione di infrastrutture di classe aziendale. “Queste sono persone piuttosto anziane.

Qual è il prossimo per l’intelligenza artificiale che codifica intermediari e piattaforme di distribuzione aziendale

Man mano che le aziende adottano gradualmente più strumenti di codifica AI, l’infrastruttura diventa fondamentale per supportarli. Il progetto degli analisti industriali ha continuato a crescere rapidamente e il mercato globale degli strumenti di codice AI è aumentato da $ 4,86 miliardi al 2030 nel 2023.

La visione di Wall si estende oltre la codifica verso altre aree in cui gli agenti di intelligenza artificiale hanno bisogno di ambienti di lavoro sofisticati. “Nel tempo, pensiamo che probabilmente compreremo altri settori”, ha detto, ma la codifica continua ad essere il punto focale immediatamente a causa dei vantaggi tecnici per la distribuzione dell’intelligenza artificiale.

La domanda di base è pratica come il muro incorniciato: Orsa se sei una ONG o un CIO in una di queste aziende e il tuo team vuole usare cinque agenti, come probabilmente ci andrai e porterai 25 agenti in ciò che ti circonda? “

La risposta per Runloop è garantire lo strato di infrastruttura che facilita la distribuzione e la gestione degli intermediari di intelligenza artificiale come applicazioni software tradizionali – trasforma la visione dei dipendenti digitali dal prototipo alla realtà della produzione.

“Tutti credono che avrai questa base di dipendenti digitali. Come li fai?” Disse il muro. “Se hai una piattaforma che queste cose possono funzionare e hanno esaminato questa piattaforma, questo diventa uno strumento scalabile per le persone per iniziare a usare gli agenti.”