AI Agent controlla il tuo PC, non solo il tuo browser

Simular si è appena assicurata 21,5 milioni di dollari per costruire qualcosa che la maggior parte delle aziende di intelligenza artificiale non toccherebbe: un agente che in realtà controlla il tuo computer invece del solo browser. Felicis ha guidato il round della Serie A, con NVentures, la divisione venture di Nvidia, South Park Commons e altri che sostengono l’audacia di due ex scienziati di Google DeepMind che pensano di aver risolto il problema delle allucinazioni.

Punti chiave:

• Simular controlla l’intero sistema operativo spostando il mouse e facendo clic, non solo l’automazione del browser
• La startup converte i flussi di lavoro degli agenti di successo in codice deterministico per eliminare le allucinazioni
• Microsoft ha selezionato Simile come una delle cinque società per il suo programma Windows 365 for Agents

La maggior parte delle startup di intelligenza artificiale si limita al controllo del browser. Simile rompe quel confine. “Possiamo letteralmente spostare il mouse sullo schermo e fare clic. Quindi è più capace di ripetere qualsiasi attività umana nel mondo digitale”, ha spiegato il CEO Ang Li. Pensa alla copia di dati in fogli di calcolo, alla ricerca nei database, all’estrazione di informazioni dai documenti: a qualsiasi cosa faresti con un mouse e una tastiera.

L’azienda ha rilasciato la versione 1.0 per Mac OS questo lunedì. Una versione Windows è in preparazione attraverso il programma Windows 365 for Agents recentemente annunciato da Microsoft, che ha accettato solo cinque aziende a metà novembre. Simular condivide quell’elenco esclusivo con Manus AI, Fellou, Genspark e TinyFish. Li è rimasto criptico riguardo alle date di lancio di Windows, ma ha promesso che la piattaforma avrebbe eguagliato o superato l’adozione del Mac.

Il problema delle allucinazioni che nessuno ha risolto, forse fino ad ora

Ecco perché la maggior parte degli agenti di intelligenza artificiale falliscono nella produzione: i modelli linguistici di grandi dimensioni hanno allucinazioni. Quando un compito richiede migliaia o milioni di passi, un’allucinazione in qualsiasi punto di quella catena rompe tutto. I conti sono contro di te: più passaggi significano una maggiore probabilità statistica di fallimento.

Le soluzioni attuali impongono una scelta. Rendi deterministico il LLM scrivendo le risposte e uccidi la sua risoluzione creativa dei problemi. Lascia che rimanga “non deterministico” e infinitamente inventivo, e otterrai spazzatura inaffidabile.

Li e il co-fondatore Jiachen Yang, entrambi specialisti dell’apprendimento per rinforzo che si sono incontrati a DeepMind lavorando su prodotti Google tra cui Waymo, hanno creato un ibrido. Il loro agente esplora liberamente mentre gli umani ne correggono la rotta. Una volta riuscito, gli utenti bloccano il flusso di lavoro in un codice deterministico che viene eseguito in modo identico ogni volta.

“La nostra soluzione è lasciare che gli agenti continuino a esplorare la traiettoria di successo. Una volta trovata una traiettoria di successo, questa diventa un codice deterministico”, ha affermato Li.

Agenti neuro-simbolici: non solo un involucro LLM

Secondo Li, la tecnologia di Simular differisce da quella di ogni altra società di agenti. Lo chiamano “agenti neurosimbolici per l’uso del computer”. Il sistema non è puramente basato su LLM. Invece, LLM scrive codice che diventa deterministico e ripetibile.

Questa architettura mette il controllo nelle mani dell’utente, non del modello. “Una volta che hanno il codice, possono fidarsi di esso, perché possono ispezionarlo, controllarlo, possono vedere cosa sta succedendo”, ha spiegato Li.

I primi clienti beta dimostrano che il concetto funziona in scenari strani e specifici. Una concessionaria di automobili ha automatizzato le ricerche del numero VIN. Le associazioni dei proprietari di case estraggono le informazioni sui contratti dai PDF. Il progetto open source dell’azienda, attualmente solo per Mac OS, ha generato automazioni nella creazione di contenuti, nelle vendite e nel marketing.

Se questo approccio possa effettivamente garantire il futuro degli agenti che la Silicon Valley continua a promettere rimane una questione aperta. Ma la combinazione di serie credenziali tecniche, l’approvazione di Microsoft e il denaro di Nvidia suggerisce che Simular potrebbe avere qualcosa di reale.

La startup aveva precedentemente raccolto 5 milioni di dollari in finanziamenti iniziali, portando il capitale totale a circa 27 milioni di dollari. Altri investitori includono Basis Set Ventures, Flying Fish Partners, Samsung NEXT, Xoogler Ventures e Lenny Rachitsky, podcaster diventato angelo investitore.

Scritto da Alius Noreika