Décris ton objectif en langage naturel. Une IA CEO planifie, délègue à une équipe d'agents spécialisés et fait vérifier le résultat de façon indépendante avant qu'il ne compte comme terminé.
Argo mesure le coût par résultat accepté — pas les tokens. Ces chiffres proviennent d'une télémétrie anonymisée à consentement explicite issue d'installations réelles : uniquement des nombres agrégés, jamais le contenu des projets.
Pas encore assez de données d'utilisation anonymisées pour un affichage — les indicateurs apparaîtront dès que l'échantillon minimal sera atteint.
Les valeurs sont délibérément estimées de façon pessimiste — nous préférons sous-évaluer plutôt que de promettre quelque chose qu'Argo ne tient pas (encore) de manière fiable. Chaque pourcentage indique le taux de résolution : la part des tâches du benchmark entièrement résolues correctement — sans comparaison de temps avec d'autres modèles et sans points partiels pour des solutions à moitié correctes. Ce sont des estimations argumentées, pas des résultats mesurés : établies à partir des modèles sous-jacents, de l'orchestration et de la couche de vérification d'Argo — pas à partir de benchmarks réellement exécutés. Les tests réels sont pour l'instant reportés en raison du coût potentiellement élevé en API (de nombreux appels de modèle par tâche) et suivront plus tard.
Ultracode est encore en développement actif — ces valeurs sont des estimations provisoires.
Valeurs estimées, pas des mesures — les exécutions de benchmark réelles sont reportées pour des raisons de coût et seront ajoutées dès qu'elles seront disponibles.
Ce que nous construisons en ce moment, les nouvelles techniques déployées et les nouveautés de la dernière mise à jour.
Un agent unique livre rapidement une solution plausible. Mais la plausibilité n'est pas la fiabilité. Argo traite la planification, la mise en œuvre, la vérification et la validation comme des responsabilités distinctes — comme une bonne équipe.
Argo décompose la tâche, la répartit entre des rôles spécialisés et les laisse se contredire mutuellement avant que quoi que ce soit ne soit écrit. Cela révèle des faiblesses qu'un agent unique laisserait passer.
Les modifications naissent d'abord sous forme de patch dans un environnement isolé et ne sont appliquées qu'après vérification. Vous définissez ce qu'Argo peut faire automatiquement — les actions critiques restent toujours particulièrement protégées.
Chaque exécution enregistre ce qui s'est passé : quel contexte, quel modèle, quels coûts, quelle vérification. Même des mois plus tard, on peut retracer pourquoi une décision a été prise.
Vous décrivez un objectif en langage naturel. Argo en tire un plan, orchestre les agents adéquats et livre un résultat qui ne se contente pas d'avoir l'air terminé — il a été vérifié.
Argo consomme souvent plus de tokens qu'un simple chat pour une tâche donnée — et reste malgré tout moins cher. Le travail de routine s'exécute sur des modèles économiques ou locaux ; les modèles de pointe, coûteux, ne sont utilisés que là où leur valeur ajoutée justifie le surcoût.
Moins de reprises, moins de temps de revue, plus de confiance dans le résultat — c'est la différence entre un agent et une équipe.