A Databricks adquire a Quotient AI para potencializar as avaliações de agentes de AI

A Databricks tem o prazer de anunciar a aquisição da Quotient AI, uma empresa inovadora em avaliação e aprendizado por reforço para agentes de AI. A Quotient ajuda as empresas a monitorar o comportamento dos agentes em produção, detectar problemas críticos e usar esses sinais para melhorar continuamente o desempenho dos agentes. À medida que as organizações implantado agentes de AI em fluxos de trabalho críticos para os negócios, elas precisam de maneiras confiáveis para garantir que esses sistemas tenham o desempenho esperado no mundo real. Ao trazer a Quotient para a Databricks, estamos fortalecendo o Genie, o Genie Code e o Agent Bricks com avaliação e aprendizado contínuos, capacitando tanto desenvolvedores quanto organizações com agentes de AI que se tornam mais precisos, confiáveis e especializados com o tempo.

Solucionando o desafio de produção para agentes de AI
Um novo desafio surge à medida que as empresas movem os agentes de AI de projetos piloto para a produção: como medir, depurar e melhorar o desempenho de forma confiável e em escala. Como os agentes são sistemas compostos complexos de modelos, memória, ferramentas, habilidades e outros componentes, as equipes precisam não apenas avaliar a qualidade, mas também obter rapidamente percepções sobre a causa raiz das falhas. Sem um sistema de avaliação robusto que possa interpretar as falhas do sistema, a correção de problemas para melhorar o desempenho torna-se lenta e os líderes de produto não conseguem ganhar confiança para lançar em produção.

Apresentando o Quotient
O Quotient foi criado para preencher a lacuna na avaliação de agentes e no aprendizado contínuo. Criada pelos engenheiros que lideraram a melhoria da qualidade do GitHub Copilot, a equipe traz profundo conhecimento em medição e aprimoramento de sistemas de AI em grande escala. A plataforma Quotient analisa rastreamentos completos de agentes de sistemas de produção para detectar problemas como alucinações, falhas de raciocínio e uso incorreto de ferramentas. Esses sinais são automaticamente agrupados e transformados em conjuntos de dados de avaliação estruturados e sinais de recompensa que podem ser usados para monitorar e ajustar os agentes. Essa abordagem permite que as organizações não apenas observem o comportamento do agente, mas também o melhorem sistematicamente, ajudando os sistemas de AI a se tornarem especialistas no domínio que aprendem continuamente com o uso no mundo real.

Quotient + Databricks 
O Databricks já fornece ferramentas poderosas para avaliar e aprimorar agentes de AI. Com a Quotient, estamos fortalecendo esses recursos em nossa plataforma, incorporando uma camada de avaliação e melhoria contínuas que oferece aos clientes sistemas de AI mais precisos e confiáveis. Isso fortalece três áreas de produtos key na Databricks:

• Genie é um agente de IA que permite a qualquer funcionário conversar e obter percepções de seus dados
• Genie Code, também lançado hoje, é um agente de AI autônomo que ajuda as equipes de dados a planejar, criar e execução fluxos de trabalho de engenharia de dados, machine learning e analítica
• Agent Bricks facilita para as organizações criar e aumentar a escala de agentes de alta qualidade em seus dados

À medida que os agentes de AI assumem mais responsabilidade em toda a empresa, as organizações precisam de sistemas em que possam confiar. Ao combinar os recursos da Quotient com a pesquisa e a plataforma da Databricks AI, os clientes podem implantar agentes de IA que não apenas rodam em produção, mas também melhoram com o tempo.

Estamos entusiasmados em dar as boas-vindas à equipe da Quotient na Databricks enquanto continuamos a construir a plataforma mais confiável para desenvolver, implantado e melhorar sistemas agênticos em escala.

Para saber mais, confira Databricks AI research e o lançamento do Genie Code.

(Esta publicação no blog foi traduzida utilizando ferramentas baseadas em inteligência artificial) Publicação original