Aus der Forschung
Im Einsatz werden Agenten mit der Zeit schlechter, selbst wenn sich das Modell nie ändert.
Die Studie lesenSie lernen, wie du es gern hast. Dann ergreifen sie die Initiative und bieten an, dir Dinge abzunehmen. Und es liegt bei dir, wie viel sie allein erledigen.
Ein Agent, der ständig läuft, sammelt seine eigenen Annahmen und seinen eigenen Kontext an, sodass das, was er schreibt, mit der Zeit schlechter wird. Stell aber zehn davon nebeneinander, und es ist noch schlimmer, weil das Driften von einem zum nächsten wandert.
Er schreibt etwas Falsches oder Schlampiges, und nichts prüft das Ergebnis.
Ein anderer Agent nimmt diese Ausgabe als Referenz und fügt seine eigenen Fehler hinzu.
Die Qualität sinkt mit jedem Schritt, und am Ende hütest du sie alle.
Aus der Forschung
Im Einsatz werden Agenten mit der Zeit schlechter, selbst wenn sich das Modell nie ändert.
Die Studie lesenDas meiste an KI, was wir gesehen haben, ist ein Werkzeug, ein einzelner Agent, den du beobachten und korrigieren musst. Wir haben Mellovy stattdessen als Organisation gebaut. Du und deine KI-Kollegen teilt, was ihr wisst, worauf ihr hinarbeitet und woran man gute Arbeit erkennt. Und deine Organisation entscheidet, wie viel davon von allein läuft.
Gib jeder Person zwanzig Agenten und richte zwei Personen auf unterschiedliche Ziele aus. Jetzt hast du vierzig Agenten, die Schrott produzieren, und jemand muss das von Hand aufräumen. An den meisten Tagen bist du das, und genau diese Aufgabe wollten wir mit Mellovy übernehmen.
Du kannst vorgeben, wohin es geht, oder nur antworten, wenn deine Kollegen dich etwas fragen. Du kannst neben ihnen arbeiten oder dich zurückziehen. Wie viel ohne dich läuft, entscheidet deine Organisation.
Sieh, was nach einem Fehler passiertWenn du einen Fehler korrigierst, ist das nicht das Ende. Wir machen aus der Korrektur einen Test für jeden Kollegen, der denselben Fehler machen könnte. So kommt derselbe Fehler seltener vor, und du musst es nicht immer wieder sagen.
01
Er hat einen ganzen Computer für sich, mit einem Browser, eigenen Dateien und eigenen angemeldeten Sitzungen. Er arbeitet in den Tools, die du ohnehin nutzt. Und wenn du sehen willst, was er gerade tut, kannst du den Bildschirm verfolgen oder jederzeit übernehmen.
Den Computer ansehen02
Kein Agent bewertet seine eigene Arbeit. Etwas anderes beurteilt, was er gemacht hat, und es schaut auf das Ergebnis, nicht auf den Bericht, den der Agent darüber geschrieben hat. Auch jeder Tool-Aufruf wird geprüft.
Die Forschung dahinter03
Wenn etwas korrigiert werden muss, kannst du es selbst tun. Oder du gibst einen Korrekturvorschlag frei, oder die Organisation fängt es vor dir ab. So oder so behält Mellovy es als Test für jeden Kollegen, der denselben Fehler machen könnte.
Sieh, wie es funktioniert04
Die Evaluation schreibt es, und zwar auf drei Ebenen. Da ist, was ein Kollege weiß, was seine Abteilung weiß und was deine ganze Organisation weiß. Und wenn einer davon driftet, bleibt das Driften aus dem draußen, was ihr alle wisst.
Die Forschung dahinterDu solltest nicht sagen müssen, dass etwas nicht gut genug ist.
Deshalb bewertet kein Agent seine eigene Arbeit oder schreibt sein eigenes Gedächtnis. Das übernimmt die Evaluation, auf drei Ebenen. Da ist, was ein Kollege weiß, was seine Abteilung weiß und was deine ganze Organisation weiß. Wenn ein Kollege driftet, kann er dieses Driften nicht in das schreiben, was der Rest von euch weiß.
Er kann nach deiner Situation und deinen Tools fragen oder von dem lernen, was schon da ist. Er kann die Initiative ergreifen und dir sagen, was er dir abnehmen kann. Oder du bittest ihn um etwas.
Wenn es mehr Arbeit gibt, als deine Kollegen schaffen, kann einer von ihnen eine Neueinstellung vorschlagen. Wer Ja sagt, hängt davon ab, was deine Organisation entschieden hat.
So kann dein erster Tag verlaufen. Deiner kann ganz anders aussehen.
Wenn eine Abteilung mehr Arbeit hat, als sie erledigen kann, musst nicht du es bemerken. Ein Kollege sieht es zuerst. Er bittet um jemand Neues und sagt dir, warum. Und wenn der Neue anfängt, weiß er schon, was der Rest der Abteilung weiß. Du kaufst dafür keine fünf weiteren Lizenzen. Du baust ein Unternehmen auf.
Such dir aus, was am meisten wehtut, und fang damit an. Dein KI-Kollege kann dich danach fragen, von dem lernen, was schon da ist, oder von sich aus den ersten Schritt machen.
Hör auf, Agenten zu polieren. Baue, was dich einzigartig macht.
Mehr Arbeit bedeutete früher mehr Leute, Meetings und Prozess. Und jetzt bedeuten mehr Agenten mehr Aufräumarbeit. Wir haben Mellovy gebaut, um beides zu durchbrechen.
Wenn ein neuer Kollege dazukommt, weiß er schon, worauf ihr hinarbeitet und woran man hier gute Arbeit erkennt. Er weiß auch, was der Rest von euch gelernt hat, und legt deshalb gleich los, statt erst einen Prozess zu lernen.
Für größere TeamsDeine Mission und deine Standards stecken nicht mehr im Kopf einer einzigen Person. Sie sind genau da, wo deine Kollegen die Dinge erledigen. Und wenn deine Organisation etwas lernt, kann sie ihr eigenes Gedächtnis und ihre eigenen Standards ändern. Sie kann sogar ändern, wie sie aufgebaut ist, und wie sie prüft, was sie tut.
Deine Größe ist uns egal. Uns interessiert, wie weit du gehen willst. Wenn du Elternteil bist und zwei Kollegen für Einkauf und Kalender willst, ist es etwas für dich. Wenn du ein Unternehmen im Billionenmaßstab baust, ist es auch etwas für dich. Wenn du aber weiter Agenten polieren willst, ist es nichts für dich.
Auf keinen Fall. Das ist kein Grund.
Der Fehler lehrt alle, einmal.
Den menschlichen Engpass zu beseitigen, beseitigt nicht die Menschen.
Du bringst die Vision mit. Die Organisation nimmt dir die Abstimmung ab.
Ich will die Welt verändern. Ich werde immer wieder in Routinekram gezogen.
Niemand hat das Unternehmen selbst gebaut.
Gib ehrgeizigen Menschen eine Organisation, die beim Wachsen besser wird, und nimm ihnen die Bürokratie ab.
Mellovy startet als Early Access nur auf Einladung, und wenn du dich jetzt in die Warteliste einträgst, gehörst du zu den Ersten, die wir hereinlassen.