Riset

Cara membangun dengan agen AI — dan memercayai hasilnya.

Kami mempelajari apa yang membuat rekayasa yang dibantu agen menjadi andal dan aman, lalu mengubah jawabannya menjadi perkakas dan standar terbuka yang bisa digunakan siapa saja.

Bidang riset

Rekayasa agen yang andal

Orkestrasi, dekomposisi, dan pagar pengaman yang menjaga agen AI tetap pada tugas sepanjang pekerjaan panjang bertahap — tanpa berhenti terlalu dini atau menyimpang dari spesifikasi.

Keamanan pengiriman yang dibantu AI

Bagaimana kode buatan agen gagal, cara menangkapnya, dan cara menjadikan aman-sejak-desain sebagai bawaan: IAM, AppSec, dan red-teaming yang diotorisasi atas apa yang dihasilkan agen.

Standar & evaluasi

Apa arti 'baik' untuk keluaran agen, dan cara mengukurnya: panduan normatif, gerbang kualitas, dan pengujian yang membuktikan perilaku alih-alih perasaan.

Pengalaman pengembang

Menjadikan cara yang benar sebagai cara yang mudah — perkakas yang memasang standar, menjaganya tetap terkini, dan tidak menghalangi pengembang.

Pendekatan kami

Secara terbuka

Temuan dan perkakas dipublikasikan, bukan ditimbun. Reproduktibilitas adalah intinya.

Berakar pada praktik

Kami meneliti dengan membangun dan mengirim ke produksi — lab dan produk saling memberi makan.

Keamanan lebih dulu

Jika tidak aman untuk dijalankan, berarti belum selesai. Pemodelan ancaman dan pengujian adalah bagian dari metode.

Ikuti risetnya.

Kami menuliskan apa yang kami pelajari di blog, dan perkakasnya mendarat di GitHub.