Опишите свою цель на естественном языке. ИИ-CEO планирует, делегирует задачи команде специализированных агентов и отправляет результат на независимую проверку, прежде чем считать его готовым.
Argo измеряет стоимость за принятый результат, а не за токены. Эти показатели получены из анонимизированной телеметрии реальных установок с добровольным согласием: только агрегированные цифры, никогда — содержимое проектов.
Пока недостаточно анонимизированных данных об использовании для отображения показателей — они появятся, как только будет достигнут минимальный объём выборки.
Значения намеренно оценены пессимистично — мы лучше занизим, чем пообещаем то, что Argo (пока) не обеспечивает надёжно. Каждый процент — это доля решённых задач: часть задач бенчмарка, решённых полностью правильно — без сравнения по времени с другими моделями и без частичных баллов за наполовину правильные решения. Это обоснованные оценки, а не измеренные результаты: они определены на основе базовых моделей, оркестрации и уровня верификации Argo — а не по фактически выполненным прогонам бенчмарков. Реальные тестовые прогоны пока отложены из-за потенциально высокой стоимости API (много вызовов модели на задачу) и последуют позже.
Ultracode всё ещё находится в активной разработке — эти значения являются предварительными оценками.
Оценочные значения, а не измерения — реальные прогоны бенчмарков отложены по соображениям стоимости и будут добавлены, как только станут доступны.
Над чем мы сейчас работаем, какие новые технологии внедряем и что изменилось в последнем обновлении.
Один-единственный агент быстро выдаёт правдоподобное решение. Но правдоподобность — не то же самое, что надёжность. Argo разделяет планирование, реализацию, проверку и утверждение на отдельные зоны ответственности — как хорошая команда.
Argo разбивает задачу на части, распределяет её между специализированными ролями и даёт им возможность противоречить друг другу, прежде чем что-либо будет написано. Это выявляет слабые места, которые пропустил бы одиночный агент.
Изменения сначала возникают в виде патча в изолированной среде и применяются только после проверки. Вы сами определяете, что Argo может делать автоматически — критичные действия всегда остаются под отдельной защитой.
Каждый запуск фиксирует, что произошло: какой контекст, какая модель, какие затраты, какая проверка. Даже спустя месяцы можно проследить, почему было принято то или иное решение.
Вы описываете цель на естественном языке. Argo превращает её в план, оркестрирует нужных агентов и выдаёт результат, который не просто выглядит готовым — он проверен.
На одну задачу Argo часто расходует больше токенов, чем один-единственный чат, — и всё равно обходится дешевле. Рутинная работа выполняется на дешёвых или локальных моделях, а дорогие топовые модели применяются только там, где их дополнительная ценность оправдывает дополнительные затраты.
Меньше переделок, меньше времени на ревью, больше доверия к результату — вот в чём разница между агентом и командой.