runta

Независимый разработчик Yetone возглавил разработку локального AI-агента Alma, который в последнем раунде кросс-оценки, инициированном компанией по инфраструктуре AI-агентов Runta, занял третье место по коэффициенту успешности задач и стоимости успеха, опередив такие инструменты, как Claude Code и OpenCode. Текущий снимок рейтинга показывает, что коэффициент успешности задач Alma составляет 72.7%, что немного ниже, чем у Codex CLI с 77.9% и Pi с 72.8%, в то время как Claude Code составляет 70.0%.Alma в среднем тратит около 0.80 долларов на успешное выполнение одной задачи, в то время как Claude Code — 0.94 доллара, что на 16% дешевле. Сравнение FrontierHarness v1.1 оценивает производительность одной и той же большой модели в различных рамках выполнения агентов, охватывая 21 набор конфигураций Harness, 5 больших моделей и 62 задачи, каждая из которых повторяется 4 раза, с планом на 26,040 запусков, что в 72 раза больше, чем в предыдущей версии. Все инструменты работают в единой облачной среде, сравнивая коэффициенты успешности задач, стоимость токенов и скорость выполнения.Alma ориентирован на локальное выполнение и долгосрочную память, может читать и изменять код, выполнять команды терминала, искать в интернете и поддерживает Skills и MCP, а также может переключать базовые модели. Alma недавно интегрировала Herdr, и программные агенты, такие как Claude Code, Codex и Pi, могут продолжать работать в Herdr, а Alma централизует процесс выполнения, ответы на вопросы и одобрение операций в одном интерфейсе чата, пользователи также могут удаленно управлять несколькими агентами на компьютере через iPhone. В настоящее время оценка еще не завершена, и рейтинг все еще может измениться, протестированные модели ограничены открытыми моделями, такими как GLM, DeepSeek, Kimi и Muse, без охвата закрытых моделей GPT и Claude.

Сообщение ChainCatcher, венчурная инвестиционная компания Andreessen Horowitz (a16z) объявила о вложении в стартап по безопасности AI-агентов (AI Agent) Runta, который стремится помочь компаниям управлять и ограничивать AI-агентов так же, как "воспитывают детей", конкретная сумма инвестиций пока не раскрыта.Основатель Runta Гуанлан Дай ранее работал в технической команде Cloudflare и был основным инженером стартапа Kong, занимающегося API-соединениями. Он отметил, что AI-агенты имеют сходство с растущими детьми: они способны самостоятельно выполнять задачи, но также нуждаются в границах, надзоре и управлении правами. Дай считает, что, как родители обеспечивают безопасность детей в домашних условиях и ограничивают их доступ к кредитным картам, компании также должны ограничивать доступ AI-агентов к важным документам, диапазону разрешенных действий и размеру разовых средств.Runta разрабатывает инфраструктуру "надзора за AI-агентами", которая поможет компаниям управлять правами, рисками безопасности и границами поведения AI-агентов, предотвращая утечки данных, ошибки или финансовые потери в процессе выполнения задач автономными AI-системами. Поскольку компании все чаще внедряют AI-агентов с возможностью автономного принятия решений, создание надежной и безопасной системы управления агентами становится новой инфраструктурной необходимостью. Runta надеется стать "родительским контролем" в эпоху AI-агентов, предоставляя компаниям возможности управления идентификацией агентов, контроля прав, ограничения рисков и надзора за работой. В отрасли считают, что с развитием AI-агентов от простых помощников до автономных сущностей, способных управлять корпоративными системами, обрабатывать транзакции и выполнять сложные задачи, рынок инфраструктуры вокруг безопасности, управления и соблюдения норм для агентов может быстро вырасти.