Comma for Teams
Comma for Teams는 당신의 AI 파트너입니다. 사용하는 앱에서 업무를 맡아 끝까지 해냅니다.
- Slack 채널에서 할 일을 찾아 작업 생성
- Linear, GitHub, Gmail, Slack에서 처리
- 결과를 사람에게 넘겨 검토와 승인 요청
사용하는 팀과 사람이 늘수록 함께 커집니다.
당신의 AI 공동 창업자.
Comma for Teams는 당신의 AI 공동 창업자입니다. 일을 끝까지 해내고, 그 과정에서 개인화된 강화 학습을 통해 당신의 업무 방식을 배웁니다.
팀에서 일하는 Comma
팀이 쓰는 Comma Home 화면 예시입니다. Comma에게 Linear, GitHub, Gmail, Slack에서 놓친 소식을 정리해 달라고 요청합니다. Comma는 각 도구를 읽고, 오늘 아침에 끝낸 일을 보여 주고, 풀 리퀘스트를 검토하는 작업을 시작합니다. Priya에게 보낼 답장은 내가 보내기를 기다리고 있습니다. 이번 주에는 Slack에서 질문 48개에 답하고, Linear 이슈 23개를 분류하고, 풀 리퀘스트 9개를 검토하고, 이메일 112통을 정리했습니다.
첫 AI 파트너를 고용하세요.
RLaaS로 첫 프라이빗 AI 모델을 훈련하세요.
RLaaS가 일하는 예시입니다. 버전 3의 우리 회사 모델이 Linear의 환불 요청에 '버그' 라벨을 붙입니다. Priya가 라벨을 '결제'로 수정합니다. 모델은 팀의 수정에서 학습하고, 테스트 케이스에서 버전 3보다 우수한 버전 4는 다음 환불 요청에 스스로 '결제' 라벨을 붙입니다.
RLaaS 지속 학습
비즈니스에 맞춘 SOTA 수준의 역량. 더 다양한 업무를 수행하고, 업무 방식을 더 잘 이해하며, 더 안전하게 실행합니다.
RLaaS는 팀의 실제 업무와 피드백을 활용한 개인화된 강화 학습으로 첫 프라이빗 AI 모델을 훈련합니다.
- 우리 회사 업무로 만든 평가 세트와 보상 신호
- 새 버전은 사용 중인 버전보다 나을 때만 릴리스
- 컴퓨팅 할당량, 업데이트 범위, SLA는 계약으로 결정
학습하는 워크플로와 실행되는 곳이 늘수록 함께 커집니다.
가격
포함
- 각 워크스페이스를 누가 관리할지 정하는 역할
- 관리자가 내보낼 수 있는 감사 로그
- 팀이 고르는 모델과 제공업체 키
- 회사 자체 컴퓨터나 클라우드 컴퓨터에서 일하는 에이전트
포함
- 우리 회사 업무로 만든 평가 세트와 보상 신호
- 새 버전은 사용 중인 버전보다 나을 때만 릴리스
RLaaS는 한 번 납품하고 끝나는 서비스가 아니라 지속 학습입니다. 저희는 매달 데이터와 평가 세트를 최신 상태로 유지하고, 사용 중인 버전보다 나을 때 새 버전을 릴리스하며, 작업당 품질과 비용을 추적합니다.
Comma for Teams는 시트당 청구됩니다. RLaaS는 시트당이 아니라 회사당 청구됩니다. 하나의 묶음 상품이 아니라 두 개의 구독입니다.
초기 학습과 시스템 연동은 구독과 별도로 견적을 받을 수 있습니다.
지속 학습 작동 방식
대형 모델은 문제를 끝까지 생각합니다. 소형 모델은 팀이 이미 찾아낸 방식을 저렴하고 안정적으로 만듭니다.
팀이 어떤 종류의 일을 매번 같은 방식으로 한다면, 소형 모델이 그 일을 학습하고 계약에서 정한 대로 그 워크플로를 넘겨받습니다. 그 밖의 모든 일은 계속 대형 모델이 맡습니다.
-
업무에서 나온 데이터
에이전트 작업 기록을 사용합니다. 에이전트가 한 일, 팀이 승인하거나 변경하거나 거절한 내용, 그리고 그 결과입니다.
-
평가 세트와 보상 신호
그 결정들을 테스트 케이스와, 일을 잘했는지 매기는 점수로 바꾸고, 둘 다 매달 최신 상태로 유지합니다.
-
학습과 릴리스
그 보상 신호에 맞춰 소형 모델을 학습시킵니다. 새 버전은 우리 회사 테스트 케이스에서 사용 중인 버전보다 나을 때만 릴리스합니다.
-
다시 업무로
새 버전을 계약에서 정한 워크플로에 배포합니다. 그 밖의 모든 업무는 계속 대형 모델이 맡습니다.
실행 위치와 계약 범위
실행 환경
Comma for Teams는 저희가 호스팅합니다. 대시보드, 채팅 연결, 작업 기록은 저희 서비스에서 실행됩니다. 에이전트는 회사 자체 컴퓨터나 팀 전용 클라우드 컴퓨터에서 일합니다.
관리
구성원은 OpenID Connect, Feishu 또는 Lark를 통해 회사의 싱글 사인온으로 로그인합니다. 관리자는 역할을 정하고, 팀이 쓸 모델과 제공업체 키를 고르고, 감사 로그를 내보냅니다.
데이터
RLaaS는 회사의 데이터로 회사의 모델을 학습시키며, RLaaS 계약에 따라서만 그렇게 합니다. 저희 것이든 다른 누구의 것이든, 범용 모델 학습에 회사 데이터를 쓰지 않습니다.
데이터 사용 정책자주 묻는 질문
왜 최고의 대형 모델이 아니라 소형 모델인가요?
팀 업무의 상당 부분은 이미 정해져 있습니다. 같은 종류의 결정을 같은 방식으로 하루에도 여러 번 내립니다. 우리 회사의 결정으로 학습한 소형 모델은 그 일을 더 빠르고, 더 저렴하고, 더 일관되게 처리합니다. 새로운 일은 계속 대형 모델이 맡습니다.
소형 모델과 대형 모델은 어떻게 함께 일하나요?
새롭거나 불분명한 일은 대형 모델이 처리합니다. 팀이 어떤 종류의 일을 매번 같은 방식으로 한다면, 저희는 그 일로 소형 모델을 학습시킵니다. 우리 회사 평가 세트에서 사용 중인 버전보다 나으면, 계약에서 정한 대로 그 일을 소형 모델이 맡게 합니다. 나머지는 모두 계속 대형 모델이 맡습니다.
시트는 어떻게 계산하나요?
시트 1개는 역할과 관계없이 에이전트와 함께 일하는 사람 1명입니다. 엔지니어, 프로덕트 매니저, 지원, 운영, 영업 모두 똑같이 계산합니다. 사용하는 팀이 늘면 시트를 추가하세요. RLaaS 가격은 시트당이 아니라 회사당 책정됩니다.
클러스터를 구축하거나 하드웨어를 대신 구매해 줄 수 있나요?
그럴 필요가 없습니다. RLaaS에는 계약에서 정한 할당량까지 학습과 평가 세트 실행에 드는 컴퓨팅이 포함됩니다. 할당량을 넘는 컴퓨팅은 별도로 청구됩니다.
시작하는 데 비용이 얼마나 드나요?
Comma for Teams는 시트당 월 US$80, 또는 시트당 연 US$960입니다. RLaaS는 포함하는 워크플로에 따라 회사별로 견적을 드리며, 컴퓨팅 할당량, 업데이트 범위, SLA는 계약에서 정합니다. 초기 학습과 시스템 연동은 별도로 견적을 받을 수 있습니다.
영업팀에 문의하기
- 에이전트와 함께 일할 첫 팀 선정
- 시트 수 계획
- RLaaS 계약 범위 설정