一支團隊，而非單一思路
Argo 將任務拆解，分配給專業化角色，並讓它們於動手之前相互質疑與挑戰。此舉能揭露單一代理人容易忽略之弱點。
Agent Argo
用自然語言描述你的目標。CEO AI 進行規劃,委派給一組專業智能體組成的團隊,並在結果被視為完成之前進行獨立驗證。
CEO AI 團隊在寫下任何內容之前,一組專業智能體會相互質疑——而不是單一的聊天智能體。
供應商中立(BYOK)使用你自己的 API 金鑰,自由混合雲端與本地模型——不被單一供應商鎖定。
獨立驗證一個獨立的驗證智能體——而非程式碼的撰寫者——透過測試和審查檢查每個結果,並在失敗時自動啟動修復。
完整可追溯性每個決策、上下文、模型和成本都會被記錄——即使數月後也可追溯。
遙測資料
以數據說話，而非空口承諾
Argo 衡量的是每個被採納結果之成本——而非token數量。這些數字來自真實安裝實例之匿名化選擇加入（opt-in）遙測資料：僅包含彙總數字，絕不涉及專案內容。
目前匿名化使用資料尚不足以呈現——一旦達到最小樣本量，相關指標即會顯示。
–每次被採納執行平均節省之分鐘數
–預估節省之開發者工時
–預估淨節省金額（€）
–執行結果被採納之比例
–回滾率
SWE 基準測試
預估數值——真實測試稍後進行
這些數值是刻意偏保守估算的——我們寧願估低,也不願承諾 Argo(目前)尚無法可靠達成的水準。每個百分比代表解決率:即完全正確解決的基準測試任務佔比——不涉及與其他模型的時間比較,也不為部分正確的答案給予分數。這些是有依據的估算,而非實測結果:根據 Argo 所用的底層模型、協調方式及驗證層推算得出——並非來自實際執行的基準測試運行。由於每個任務可能產生較高的 API 呼叫成本,真實測試運行暫時延後,稍後將陸續公布。
Ultracode 仍在積極開發中——這些數值為初步估算。
這些是估算數值,並非實測結果——出於成本考量,真實基準測試運行已延後,一旦有結果將補充公布。
部落格
部落格：即時掌握開發進度
我們正在開發的內容、部署的新技術，以及最新更新的變化。
定位
不是聊天機器人，而是一支人工軟體團隊
單一代理人能很快提出一個看似可行之方案。但看似可行不等於真正可靠。Argo 將規劃、實作、評審與驗收視為彼此獨立之職責——就如同一支優秀之團隊。
設有護欄之自主性
變更最初以修補（patch）形式產生於隔離環境中，唯有經過評審後才會被套用。由您決定 Argo 可自動執行哪些操作——關鍵操作始終受到特別保護。
每個決策皆留有紀錄
每次執行皆會記錄所發生之一切：使用了何種上下文、何種模型、產生了何種成本、經過了何種檢查。即使數月之後，您依然能夠追溯某個決策之由來。
運作方式
從需求到經過驗證之結果
您以自然語言描述一個目標。Argo 將其轉化為計畫，編排合適之代理人，並交付一個不僅看似完成、而是真正經過驗證之結果。
- 排程器與重規劃器決定實際需要哪些代理人及模型
- 獨立之驗證機制會檢查結果，而不僅僅是對其進行總結
- 上下文套件能精準擷取大型程式碼庫中之相關部分
- Git 模式：依據實際完成之工作產生提交、分支及PR描述
CEO AI
理解任務，建構計畫與任務圖
理解任務，建構計畫與任務圖
代理人團隊
架構、開發、品質保證、文件——透過結構化協商進行
架構、開發、品質保證、文件——透過結構化協商進行
驗證
測試、評審、獨立驗證機制、修復執行
測試、評審、獨立驗證機制、修復執行
結果
經過驗證之修補、決策依據，以及完整之稽核軌跡
經過驗證之修補、決策依據，以及完整之稽核軌跡
經濟效益
正確之衡量指標：每個被採納結果之成本
對於同一項任務，Argo 消耗之token往往比單次對話更多——卻依然更加經濟。常規工作於低成本或本機模型上運行；唯有當昂貴之前沿模型帶來之附加價值足以證明其成本合理時，才會被使用。
- 跨價格層級之智慧模型路由，並配合可解釋之模型選擇依據
- 軟性與硬性預算限制，於執行開始前即經過模擬
- 更少之重試、更少之返工、更少之審閱時間——人力才是遠比模型調用更昂貴之資源
常規任務
上下文查找、文件、簡單檢查 → 低成本或本機模型
上下文查找、文件、簡單檢查 → 低成本或本機模型
高需求任務
架構設計、複雜實作、根因分析 → 強力模型
架構設計、複雜實作、根因分析 → 強力模型
保障機制
驗證與升級僅於能帶來可衡量價值之處使用
驗證與升級僅於能帶來可衡量價值之處使用