Ein weiteres generatives KI-Unternehmen hat einen Haufen Geld eingesammelt. Und wie die anderen vor ihm verspricht es das Blaue vom Himmel.
Entstehungzu dessen Mitbegründern Satya Nitta gehört, der ehemalige Leiter für globale KI-Lösungen in der Forschungsabteilung von IBM, tauchte am Montag aus der Versenkung auf und erhielt 97,2 Millionen US-Dollar an Finanzierung von Learn Capital sowie Kreditlinien in Höhe von insgesamt mehr als 100 Millionen US-Dollar. Emergence behauptet, ein „agentenbasiertes“ System zu entwickeln, das viele der Aufgaben ausführen kann, die normalerweise von Wissensarbeitern erledigt werden, unter anderem indem diese Aufgaben an generative KI-Modelle von Erst- und Drittanbietern wie GPT-4o von OpenAI weitergeleitet werden.
„Bei Emergence arbeiten wir an mehreren Aspekten des sich entwickelnden Felds der generativen KI-Agenten“, sagte Nitta, CEO von Emergence, in einem Interview mit Tech. „In unseren F&E-Laboren entwickeln wir die Wissenschaft der Agentensysteme weiter und gehen dies aus einer ‚First Principles‘-Perspektive an. Dazu gehören kritische KI-Aufgaben wie Planung und Argumentation sowie die Selbstverbesserung von Agenten.“
Nitta sagt, die Idee für Emergence sei ihm kurz nach der Gründung von Merlyn Mind gekommen, das virtuelle Assistenten für den Bildungsbereich entwickelt. Er erkannte, dass einige der bei Merlyn entwickelten Technologien auch zur Automatisierung von Arbeitsplatzsoftware und Webanwendungen eingesetzt werden könnten.
Also rekrutierte Nitta seine ehemaligen IBM-Kollegen Ravi Koku und Sharad Sundararajan, um Emergence zu gründen, mit dem Ziel, „die Wissenschaft und Entwicklung von KI-Agenten voranzutreiben“, wie Nitta es selbst formulierte.
„Aktuelle Modelle der generativen KI sind zwar leistungsstark im Sprachverständnis, verfügen aber immer noch nicht über die fortgeschrittenen Planungs- und Denkfähigkeiten, die für komplexere Automatisierungsaufgaben erforderlich sind, die in den Aufgabenbereich von Agenten fallen“, sagte Nitta. „Darauf ist Emergence spezialisiert.“
Emergence hat einen sehr ehrgeizigen Plan, der ein Projekt namens Agent E umfasst, das Aufgaben wie das Ausfüllen von Formularen, die Suche nach Produkten auf Online-Marktplätzen und das Navigieren in Streaming-Diensten wie Netflix automatisieren soll. Eine frühe Form von Agent E ist schon verfügbartrainiert mit einer Mischung aus synthetischen und von Menschen annotierten Daten. Aber das erste fertige Produkt von Emergence ist das, was Nitta als „Orchestrator“-Agent beschreibt.
Dieser Orchestrator, der heute als Open Source verfügbar ist, führt selbst keine Aufgaben aus. Vielmehr fungiert er als eine Art automatischer Modellumschalter für die Automatisierung von Arbeitsabläufen. Unter Berücksichtigung von Faktoren wie den Fähigkeiten und Kosten für die Verwendung eines Modells (wenn es sich um ein Drittanbietermodell handelt), prüft der Orchestrator die auszuführende Aufgabe (z. B. das Schreiben einer E-Mail) und wählt dann ein Modell aus einer vom Entwickler zusammengestellten Liste aus, um diese Aufgabe zu erledigen.
„Entwickler können entsprechende Leitplanken hinzufügen, mehrere Modelle für ihre Arbeitsabläufe und Anwendungen verwenden und bei Bedarf nahtlos zum neuesten Open-Source- oder Generalistenmodell wechseln, ohne sich um Probleme wie Kosten, schnelle Migration oder Verfügbarkeit kümmern zu müssen“, sagte Nitta.
Der Orchestrator von Emergence scheint vom Konzept her dem Model Router des KI-Startups Martian recht ähnlich zu sein. Dieser nimmt eine Eingabeaufforderung entgegen, die für ein KI-Modell bestimmt ist, und leitet sie automatisch an verschiedene Modelle weiter, je nach Kriterien wie Verfügbarkeit und Funktionen. Ein anderes Startup, Credal, bietet eine grundlegendere Model-Routing-Lösung, die von fest codierten Regeln gesteuert wird.
Nitta bestreitet die Ähnlichkeiten nicht. Aber er deutet nicht ganz so subtil an, dass die Modellrouting-Technologie von Emergence zuverlässiger ist als andere – und weist darauf hin, dass sie zusätzliche Konfigurationsfunktionen wie eine manuelle Modellauswahl, API-Verwaltung und ein Dashboard mit Kostenübersicht bietet.
„Bei der Entwicklung unseres Orchestrator-Agenten stützen wir uns auf ein tiefes Verständnis für die Skalierbarkeit, Robustheit und Verfügbarkeit, die Unternehmenssysteme benötigen, und stützt uns auf die jahrzehntelange Erfahrung unseres Teams bei der Entwicklung einiger der skalierbarsten KI-Bereitstellungen der Welt“, sagte er.
Emergence beabsichtigt, den Orchestrator in den kommenden Wochen mit einer gehosteten, über eine API verfügbaren Premium-Version zu monetarisieren. Doch das ist nur ein Teil des großen Plans des Unternehmens, eine Plattform zu bauen, die unter anderem Ansprüche und Dokumente verarbeitet, IT-Systeme verwaltet und sich in Customer-Relationship-Management-Systeme wie Salesforce und Zendesk integriert, um Kundenanfragen zu priorisieren.
Zu diesem Zweck hat Emergence nach eigenen Angaben strategische Partnerschaften mit Samsung und dem Touchscreen-Hersteller Newline Interactive geschlossen. Beide sind, was wohl kein Zufall sein dürfte, bereits Kunden von Merlyn Mind. Ziel ist es, die Technologie von Emergence in zukünftige Produkte zu integrieren.
Welche konkreten Produkte und wann können wir mit ihnen rechnen? Samsungs interaktive WAD-Displays und die Displays der Q- und Q-Pro-Serie von Newline, sagte Nitta, aber auf die zweite Frage hatte er keine Antwort – was bedeutet, dass es noch sehr früh ist.
Es lässt sich nicht leugnen, dass KI-Agenten derzeit in aller Munde sind. Generative KI-Kraftpakete OpenAI Und Anthropisch entwickeln agentenbasierte Produkte zur Aufgabenausführung, ebenso wie große Technologieunternehmen wie Google und Amazon.
Es ist jedoch nicht offensichtlich, worin die Differenzierung von Emergence besteht, abgesehen von der beträchtlichen Menge an Bargeld, die gleich zu Beginn verfügbar ist.
Tech berichtete kürzlich über ein weiteres KI-Agenten-Startup, Oder vonmit einem ähnlichen Verkaufsargument: KI-Agenten, die darauf trainiert sind, mit einer Reihe von Desktop-Programmen zu arbeiten. Auch Adept entwickelte eine Technologie in dieser Richtung, aber obwohl es mehr als 415 Millionen Dollar aufgebracht hat, steht es nun Berichten zufolge kurz vor einer Rettung durch die Regierung. Microsoft oder Meta.
Emergence positioniert sich als stärker F&E-lastig als die meisten anderen – die „OpenAI der Agenten“, wenn man so will, mit einem Forschungslabor, das sich der Erforschung widmet, wie Agenten planen, schlussfolgern und sich selbst verbessern. Und es schöpft aus einem beeindruckenden Talentpool; viele seiner Forscher und Softwareentwickler kommen von Google, Meta, Microsoft, Amazon und dem Allen Institute for AI.
Nitta sagt, dass Emergences Leitmotiv darin bestehen wird, frei verfügbaren Arbeiten den Vorzug zu geben und gleichzeitig auf der Grundlage seiner Forschung kostenpflichtige Dienste aufzubauen, ein Spielplan, der aus dem Software-as-a-Service-Sektor übernommen wurde. Zehntausende von Menschen nutzen bereits frühe Versionen der Dienste von Emergence, behauptet er.
„Wir sind davon überzeugt, dass unsere Arbeit die Grundlage für die Automatisierung zahlreicher Unternehmens-Workflows in der Zukunft bildet“, sagte Nitta.
Ich bin zwar skeptisch, aber ich bin nicht überzeugt, dass das 50-köpfige Team von Emergence den anderen Akteuren im Bereich der generativen KI überlegen sein kann – und auch nicht, dass es die übergreifenden technischen Herausforderungen lösen wird, die die generative KI plagen, wie Halluzinationen und die enormen Kosten für die Entwicklung von Modellen. Devin von Cognition Labs, einer der leistungsstärksten Agenten zum Erstellen und Bereitstellen von Software, erreicht bei einem Benchmarktest, der die Fähigkeit zur Problemlösung auf GitHub misst, nur eine Erfolgsquote von etwa 14 %. Es bleibt eindeutig noch viel zu tun, bis Agenten komplexe Prozesse ohne Aufsicht jonglieren können.
Emergence hat das Kapital, um es zu versuchen – im Moment. Aber in Zukunft könnte es nicht mehr so sein, da VCs – und Unternehmen – äußern zunehmende Skepsis auf dem Weg der generativen KI-Technologie zum ROI.
Nitta strahlte das Selbstvertrauen eines Menschen aus, dessen Startup gerade 100 Millionen US-Dollar eingesammelt hatte, und versicherte, dass Emergence für den Erfolg gut aufgestellt sei.
„Emergence ist robust, weil es sich auf die Lösung grundlegender KI-Infrastrukturprobleme konzentriert, die einen klaren und unmittelbaren ROI für Unternehmen haben“, sagte er. „Unser Open-Core-Geschäftsmodell in Kombination mit Premium-Diensten sorgt für einen stetigen Einnahmestrom und fördert gleichzeitig eine wachsende Community von Entwicklern und Early Adopters.“
Wir werden es bald sehen.