งานวิจัย
จะสร้างงานกับ AI เอเจนต์อย่างไร — และเชื่อผลลัพธ์ได้
เราศึกษาว่าอะไรทำให้วิศวกรรมที่มีเอเจนต์ช่วยเชื่อถือได้และปลอดภัย และเปลี่ยนคำตอบเป็นเครื่องมือและมาตรฐานแบบเปิดที่ทุกคนใช้ได้
สาขาการวิจัย
วิศวกรรมเอเจนต์ที่เชื่อถือได้
การประสานงาน การแยกย่อย และ guardrail ที่ทำให้ AI เอเจนต์อยู่กับงานตลอดงานยาวหลายขั้นตอน — โดยไม่หยุดก่อนเวลาหรือหลุดจากสเปก
ความปลอดภัยของการส่งมอบที่มี AI ช่วย
โค้ดที่เอเจนต์เขียนล้มเหลวอย่างไร จะจับมันได้อย่างไร และจะทำให้ secure-by-design เป็นค่าเริ่มต้นได้อย่างไร: IAM, AppSec และการทำ red-teaming ที่ได้รับอนุญาตกับสิ่งที่เอเจนต์สร้าง
มาตรฐานและการประเมิน
'ดี' หมายถึงอะไรสำหรับผลลัพธ์ของเอเจนต์ และวัดมันอย่างไร: เพลย์บุ๊กเชิงบรรทัดฐาน quality gate และการทดสอบที่พิสูจน์พฤติกรรมแทนความรู้สึก
ประสบการณ์นักพัฒนา
ทำให้ทางที่ถูกต้องเป็นทางที่ง่าย — เครื่องมือที่ติดตั้งมาตรฐาน คอยอัปเดตให้ทันสมัย และหลีกทางให้นักพัฒนา
แนวทางของเรา
อย่างเปิดเผย
ผลการค้นพบและเครื่องมือถูกเผยแพร่ ไม่ใช่กักเก็บ ความสามารถในการทำซ้ำคือหัวใจ
ตั้งอยู่บนการปฏิบัติ
เราวิจัยด้วยการสร้างและส่งมอบ — แล็บและผลิตภัณฑ์หล่อเลี้ยงซึ่งกันและกัน
ความปลอดภัยมาก่อน
หากรันไม่ปลอดภัย ก็ยังไม่เสร็จ threat modeling และการทดสอบเป็นส่วนหนึ่งของวิธีการ