Treffen Zwillingslaboreein in Paris ansässiges Startup, das ein Automatisierungsprodukt für wiederkehrende Aufgaben entwickeln möchte, z. B. die Einbindung neuer Mitarbeiter in alle Ihre internen Dienste, die Nachbestellung von Artikeln, wenn der Lagerbestand ausgeht, das Herunterladen von Finanzberichten für mehrere SaaS-Produkte und die Kontaktaufnahme mit potenzielle Perspektiven und mehr.
„Twins Ausgangspunkt ist eine Science-Fiction-Idee. Wir haben die Entwicklung der technischen Fähigkeiten von LLMs – Grundlagenmodellen – gesehen. Und die Frage, die wir uns gestellt haben, war, ob wir uns selbst duplizieren könnten, indem wir einen KI-Agenten darin schulen, wie wir unsere Aufgaben ausführen“, sagte mir Hugo Mercier, Mitbegründer und CEO von Twin Labs.
Im Fall von Twin Labs ist das Interessanteste nicht der Fall Was Sie tun es – verbessern interne Prozesse – aber Wie Sie tun es. Das Unternehmen setzt auf multimodale Modelle mit Sehfähigkeiten wie GPT-4 mit Vision (GPT-4V), um das zu reproduzieren, was Menschen normalerweise tun.
Bevor Twin Labs zu multimodalen Modellen gelangte, versuchte es zunächst, autonome Agenten mithilfe traditioneller LLMs zu entwickeln. „Wir haben viele Dinge getestet, wir haben Forschungsarbeiten implementiert und wir haben Open-Source-GitHub-Repositories getestet. Insgesamt lässt sich die Schlussfolgerung ziehen, dass LLMs völlig unzuverlässig sind. Das bedeutet, dass LLMs die falschen Entscheidungen treffen“, sagte Mercier. „Am Ende ist die Aufgabe nicht erledigt.“
Ihm zufolge wurde GPT-4V auf viele verschiedene Softwareschnittstellen und die zugrunde liegenden Codebasen trainiert, was neue Möglichkeiten eröffnete. „Wenn Sie eine Benutzeroberfläche anzeigen, versteht sie die Funktion hinter der Schaltfläche“, sagte Mercier.
nicht wie Zapier und anderen Automatisierungsprodukten ist Twin Labs nicht auf APIs und die Entwicklung komplizierter mehrstufiger Prozesse angewiesen. Stattdessen ähnelt Twin Labs eher einem Webbrowser. Das Tool kann Webseiten automatisch laden, auf Schaltflächen klicken und Text eingeben.
Wenn Sie beispielsweise jemanden einstellen, müssen Sie möglicherweise die Informationen dieser Person in Ihrem Gehaltsabrechnungssystem hinzufügen, eine Einladung an Slack senden, ein Google Workspace-Konto erstellen und Ihren neuen Mitarbeiter einladen, ein Konto bei der Krankenversicherung zu erstellen.
Unternehmen führen in der Regel eine lange Aufgabenliste und gehen diese einfach jedes Mal durch, wenn es ein neues Teammitglied gibt. Diese Aufgaben sind nicht kompliziert, aber es ist äußerst wichtig, sie gut zu erledigen, in der richtigen Reihenfolge und mit bestimmten angekreuzten Kontrollkästchen. Deshalb wird es wichtig sein, den KI-Assistenten von Twin Labs mithilfe von Bildschirmaufzeichnungen und Beschreibungen in natürlicher Sprache trainieren zu können.
Aber das Startup ist noch nicht so weit – es arbeitet an dieser Vision. Hugo Mercier und Joao Justi, die beiden Mitbegründer, haben die letzten sechs Monate damit verbracht, einen Prototyp dieses Produkts zu bauen. Sie sammelten außerdem 3 Millionen US-Dollar an Pre-Seed-Finanzierung von Betaworks, Motier Ventures und vielen Angel-Investoren, wie Florian Douetteau (Dataiku), Thomas Wolf (Hugging Face), Charles Gorintin (Alan), Mehdi Ghissassi (DeepMind), Romain Huet ( OpenAI), Irwan Bello (OpenAI), Romuald Elie (DeepMind), Yan-David Erlich (Weights & Biases), Olivier Pomel (Datadog), Rodolphe Saadé (CMA CGM), Thibaud Elziere (Hexa), Quentin Nickmans (Hexa), Philippe Corrot (Mirakl) und Rand Hindi (Snips, Zama).
Für das autonome Agentensystem von Twin Labs stehen noch viele Herausforderungen bevor. Beispielsweise kostet die Erledigung einer Aufgabe ziemlich viel Geld – aber die API- und Infrastrukturkosten sinken im KI-Bereich rapide. Twin Labs liefert ein Produkt zunächst mit einer Bibliothek vorab trainierter Aufgaben aus, um sicherzustellen, dass diese gut funktionieren. Danach erwartet das Startup, dass es seine Plattform öffnet, damit Kunden ihre eigenen Aufgaben erstellen können.
Während viele Menschen KI-Produkte mit einer Chatbot-Schnittstelle assoziieren, ist der Ansatz von Twin Labs interessant, da es sich um eine innovative Möglichkeit zur Interaktion mit KI-Modellen handelt. „Wir wollten wirklich auf das Wesentliche eingehen, was die Menschen im Alltag tun, und wie wir einige der Dinge übernehmen können, die für sie eigentlich ein bisschen mühsam sind“, sagte Mercier.