Después de una larga semana de codificación, podrías suponer que los constructores de San Francisco se retirarían a las montañas, playas o animada vida nocturna de la zona de la Bahía. Pero en realidad, cuando la semana termina, comienzan los hackatones de IA.
En los últimos años, San Francisco ha explotado con hackatones de IA. En cualquier sábado o domingo dado, los tecnólogos dan charlas sobre los últimos avances en IA, hacen contactos y, lo más importante, convierten ideas en demostraciones funcionales. A veces, los hackatones ofrecen premios en forma de efectivo o créditos en la nube, pero los verdaderos ganadores se van con el germen de una startup.
“No hay un lugar mejor en el mundo para construir el proyecto más ambicioso de tu vida que San Francisco”, dice el co-fundador de Agency AI, Alex Reibman. “Frecuentemente ves toneladas de competencias, como hackatones, pero no están compitiendo entre sí. Es tan colaborativo como competitivo.”
El verano pasado en un hackatón de San Francisco, Reibman decidió probar suerte en la construcción de agentes de IA que pudieran rastrear la web. Los agentes son un tema candente en Silicon Valley a medida que el auge de la IA alcanza su punto máximo. El término no está precisamente definido, pero generalmente describe bots basados en IA que pueden realizar tareas automáticamente, utilizando interfaces y servicios que no fueron diseñados originalmente para ser automatizados, una especie de reemplazo para tareas mundanas que solían requerir intervención humana.
Pero Reibman inmediatamente se encontró con un problema. “Eran malos”, dijo Reibman en una entrevista. “Los agentes fallaban como un 30 a un 40% de las veces, y a menudo de maneras inesperadas.”
Para solucionar eso, el equipo de Reibman construyó herramientas internas de depuración para ver dónde estaban fallando sus agentes. Terminaron logrando que los agentes funcionaran un poco mejor, pero las herramientas de depuración en sí mismas terminaron robándose el show y ganando el hackatón.
“Comencé a mostrar las herramientas en varios hackatones y eventos en San Francisco, y la gente empezó a pedir acceso a ellas”, dijo Reibman. “Esa fue básicamente la confirmación que necesitaba: En lugar de construir un agente nosotros mismos, deberíamos construir herramientas para facilitar la construcción de agentes.”
Así que Reibman fundó Agency junto a sus co-fundadores Adam Silverman y Shawn Qiu, ofreciendo herramientas para observar lo que realmente hacen los agentes de IA, y capturar dónde están fallando. Un año después, esas herramientas finalmente se convirtieron en el producto principal de Agency, la plataforma AgentOps, que ahora es utilizada por miles de equipos mensualmente, según Reibman le dijo a TechCrunch. La startup ha recaudado $2.6 millones en financiamiento previo a la semilla, liderado por 645 Ventures y Afore Capital.
El director de operaciones, Adam Silverman, le dijo a TechCrunch que AgentOps es como “gestión multi-dispositivo para agentes,” analizando todo lo que hace el agente para asegurarse de que no se descontrole.
“Quieres entender si tu agente se va a descontrolar e identificar qué limitaciones puedes establecer”, dijo Silverman en una entrevista. “Gran parte del trabajo consiste en poder ver visualmente dónde están tus barreras de protección y si el agente se adhiere a ellas, antes de lanzarlas a producción.”
La startup se asocia con Cohere y Mistral, desarrolladores de modelos de IA que también ofrecen servicios de creación de agentes, para que los clientes puedan utilizar el panel de AgentOps para ver cómo interactúan los agentes con el mundo, y cuánto cuesta cada uno. Agency es agnóstica a los modelos, lo que significa que funciona con varios marcos de trabajo de agentes de IA diferentes, pero está integrada con herramientas populares como AutoGen de Microsoft, crewAI y AutoGPT.
Además del panel de AgentOps, Agency también ofrece servicios de consultoría (Reibman trabajaba previamente en la firma de consultoría EY) para ayudar a las empresas a comenzar a construir agentes. Agency no compartió ningún cliente por su nombre, pero compartió que fondos de cobertura, consultores y firmas de marketing están utilizando sus herramientas.
Por ejemplo, Reibman dice que Agency ayudó a crear un agente de IA que escribe publicaciones de blog sobre las empresas con las que trabaja el cliente. Ahora, el mismo cliente utiliza el panel de AgentOps para rastrear el rendimiento y los costos del agente.
Grandes jugadores como OpenAI y Google probablemente desarrollarán sus productos de agentes en los próximos meses, y startups de IA como Agency tienen que descubrir cómo trabajar junto a esos avances, no en contra de ellos.
“Hay tantas capas en la pila, es poco probable que el proveedor de LLM intente capturarlas todas”, dijo Reibman. “OpenAI y Anthropic están construyendo los constructores de agentes, pero hay todas estas capas alrededor para asegurarse de que tienes una base de código lista para producción.”
