Opisz swój cel w języku naturalnym. CEO-AI planuje, deleguje zadania zespołowi wyspecjalizowanych agentów i zleca niezależną weryfikację wyniku, zanim uzna się go za gotowy.
Argo mierzy koszt na zaakceptowany wynik — nie tokeny. Te wskaźniki pochodzą z zanonimizowanej, opartej na zgodzie (opt-in) telemetrii rzeczywistych instalacji: wyłącznie liczby zagregowane, nigdy treści projektów.
Wciąż zbyt mało zanonimizowanych danych użytkowania, aby wyświetlić wskaźniki — pojawią się po osiągnięciu minimalnej wielkości próby.
Wartości są celowo szacowane pesymistycznie — wolimy zaniżyć, niż obiecać coś, czego Argo (jeszcze) nie zapewnia niezawodnie. Każdy procent to wskaźnik rozwiązywalności: odsetek zadań benchmarku rozwiązanych w pełni poprawnie — bez porównania czasu z innymi modelami i bez częściowych punktów za rozwiązania w połowie poprawne. To uzasadnione szacunki, a nie zmierzone wyniki: wyznaczone na podstawie bazowych modeli, orkiestracji i warstwy weryfikacji Argo — a nie faktycznie wykonanych przebiegów benchmarku. Prawdziwe testy są na razie wstrzymane ze względu na potencjalnie wysokie koszty API (wiele wywołań modelu na zadanie) i pojawią się później.
Ultracode jest wciąż w aktywnym rozwoju — te wartości to wstępne szacunki.
Wartości szacunkowe, nie pomiary — rzeczywiste przebiegi benchmarków są wstrzymane ze względów kosztowych i zostaną dodane, gdy tylko będą dostępne.
Nad czym właśnie pracujemy, jakie nowe techniki wdrażamy i co zmieniło się w najnowszej aktualizacji.
Pojedynczy agent szybko dostarcza wiarygodne rozwiązanie. Ale wiarygodność to nie to samo co niezawodność. Argo traktuje planowanie, wdrożenie, przegląd i zatwierdzenie jako oddzielne obowiązki — tak jak dobry zespół.
Argo rozkłada zadanie na części, rozdziela je między wyspecjalizowane role i pozwala im wzajemnie się kwestionować, zanim cokolwiek zostanie napisane. To ujawnia słabości, które pojedynczy agent by przeoczył.
Zmiany powstają najpierw jako patch w izolowanym środowisku i są przejmowane dopiero po weryfikacji. Ty określasz, co Argo może robić automatycznie — krytyczne działania zawsze pozostają osobno chronione.
Każdy przebieg rejestruje, co się wydarzyło: jaki kontekst, jaki model, jakie koszty, jaka weryfikacja. Nawet po miesiącach można prześledzić, dlaczego podjęto daną decyzję.
Opisujesz cel w języku naturalnym. Argo tworzy z niego plan, orkiestruje odpowiednich agentów i dostarcza wynik, który nie tylko wygląda na gotowy — został zweryfikowany.
Argo często zużywa na zadanie więcej tokenów niż pojedynczy czat — a mimo to wychodzi taniej. Praca rutynowa działa na tanich lub lokalnych modelach, a drogie modele czołowe są używane tylko tam, gdzie ich dodatkowa wartość uzasadnia dodatkowy koszt.
Mniej poprawek, mniej czasu na przegląd, więcej zaufania do wyniku — to różnica między agentem a zespołem.