A Generalist Agent vs Durable

Gato est l'agent généraliste présenté par DeepMind dans son article de recherche de mai 2022 intitulé « A Generalist Agent ». Une seule politique de transformeur avec des poids partagés gère la conversation, la description d'images, les jeux Atari et l'empilement de blocs par un bras robotique réel à partir du même modèle. L'article le décrit comme une politique multimodale, multitâche et multi-incarnation qui choisit d'émettre du texte, des couples articulaires, des pressions de boutons ou d'autres jetons selon le contexte.

La plupart des outils dans ce domaine entraînent un modèle distinct par domaine de tâche. Gato sérialise au contraire chaque modalité et environnement en une séquence plate de jetons et la fait passer à travers un transformeur conçu comme un grand modèle de langage. Cela signifie qu'un seul point de contrôle pré-entraîné passe du dialogue, à la vision, puis au contrôle sans changer d'architecture.

Pendant l'entraînement, les données issues d'environnements simulés et réels se mélangent avec des ensembles de données en langage naturel et d'images, avec une perte masquée pour que Gato ne prévoie que les cibles d'action et de texte. Lors du déploiement, un prompt est d'abord tokenisé, chaque nouvelle observation s'ajoute à la séquence, et le modèle échantillonne un vecteur d'action un jeton à la fois dans une fenêtre de contexte de 1024 jetons. Le blog inclut des graphiques regroupés par domaine des tâches où le modèle pré-entraîné dépasse les seuils de score expert.

Le texte s'adresse davantage aux chercheurs en IA et robotique qu'aux acheteurs de logiciels quotidiens. Vous pouvez lire et citer la recherche sur deepmind.google ; il n'y a pas de processus d'inscription public, de niveau API ou de bouton de téléchargement sur les pages examinées ici.

Durable transforme les problèmes métier décrits en anglais simple en automatisations prêtes pour la production que votre équipe peut déployer et maintenir sans écrire de code. Vous décrivez un problème de flux de travail, Durable analyse les systèmes connectés comme Salesforce ou Snowflake, et produit des exigences révisables avant d’écrire du code réel. Les déploiements se font en un clic, et Durable surveille les automatisations par la suite, corrigeant les ruptures d’API et soumettant les mises à jour pour approbation.

Contrairement aux plateformes centrées sur les agents qui enchaînent des appels LLM dans des flux de travail fragiles, Durable écrit du code de production déterministe et utilise l’IA uniquement là où un jugement est nécessaire, comme pour classifier des documents ou mapper des champs personnalisés. Les exigences restent en anglais simple comme source de vérité, de sorte que les modifications se propagent au code sans créer de tickets ni attendre les sprints d’ingénierie.

Les équipes opérationnelles des entreprises de taille moyenne et des grandes entreprises utilisent Durable pour la synchronisation CRM, le traitement des factures, le routage des prospects et l’intégration des clients. Les intégrations couvrent 44 systèmes dont Salesforce, Slack, HubSpot, Jira et Snowflake, avec une certification SOC 2 Type II et un SLA de disponibilité de 99,9 % pour les charges de travail en production.