Když e-shop dostane od tří dodavatelů tři různě poskládané ceníky, může AI navrhnout, jak je sjednotit. Aby z nich opravdu vznikl soubor připravený ke kontrole, musí někde otevřít tabulky, spustit kód a uložit výsledek. Právě za to si nechává platit E2B, startup, který založili Václav Mlejnský a Tomáš Valenta v Praze a který dnes působí ze San Franciska. Firmám poskytuje dočasné cloudové počítače, na kterých mohou jejich AI agenti pracovat. Oznámení E2B · Jak E2B funguje
Co znamená 120 milionů dolarů
E2B 5. listopadu oznámilo, že v říjnu dosáhlo ročního přepočtu tržeb ve výši 120 milionů dolarů. Lupa částku přepočetla zhruba na 2,6 miliardy korun. Roční přepočet říká, kam by se tržby dostaly za dvanáct měsíců při zachování tehdejšího tempa. Jde o údaj oznámený firmou. E2B v titulku zprávy uvádí 120 milionů, v textu mluví o překročení hranice 100 milionů a přesný výpočet nezveřejnilo. Oznámení E2B · Zpráva na Lupě
Podle téhož oznámení platforma do října zaznamenala dvě miliardy spuštění pracovních prostředí. V červnu jich firma uváděla jednu miliardu. Jeden zákazník může při práci spustit velké množství prostředí a do počtu se započítá i běh, který žádný použitelný výsledek nepřinese. Oznámení E2B
Co agent v sandboxu skutečně dělá
Sandbox je oddělené pracovní prostředí. U E2B má každý sandbox vlastní malý virtuální počítač. Agent v něm může například spustit skript, zpracovat soubor nebo pracovat s prohlížečem. Aplikace, která agenta provozuje, může řídit, kam se prostředí smí připojit. Ve veřejném ceníku E2B se spotřeba počítá po sekundách běhu podle přiděleného výpočetního výkonu a paměti. Technologie a izolace E2B · Ceník E2B
Takto ho využívá například platforma pro automatizaci Gumloop. Podle případové studie E2B na jeho infrastruktuře spouští kód pro vlastní kroky v automatizacích a pro nástroje, které volají její AI agenti. Zákazník pracuje v Gumloopu a E2B mezitím zajišťuje běh kódu. V tom je obchodní model dobře vidět. E2B dodává část služby, kterou si výrobce automatizační platformy nemusí vyvíjet a provozovat sám. Případová studie Gumloop
Jak by to vypadalo u dodavatelského ceníku
Představte si, že dodavatel pošle nový Excel a tentokrát přejmenuje sloupce nebo rozdělí sortiment do více listů. Agent může v odděleném prostředí otevřít kopii souboru, navrhnout mapování sloupců a připravit přehled změn. Člověk pak vidí, u kterých položek se má změnit cena, kde chybí kód produktu a kde si agent přiřazením nebyl jistý. Do e-shopu by se propsaly až změny, které někdo potvrdí.
Pokud dodavatel pokaždé posílá stejný formát, často stačí běžný import se sadou pravidel. U proměnlivých podkladů má smysl zkoušet, jestli agent zvládne připravit návrh rychleji než člověk. Do výsledku počítejte i čas, který někdo stráví opravami a schvalováním. Jak Mironet vybíral řešení pro kategorizaci produktů
Jak se na to díváme v Kodo
Na E2B nás zaujalo, jak konkrétní problém zakladatelé vyřešili. AI umí napsat postup, ale jakmile má sama pracovat se soubory nebo spustit kód, někde se to musí odehrát. Při návrhu automatizace proto začínáme u toho, jaký výstup má člověk dostat a kdo ho může zkontrolovat. U ceníků bychom nejdřív zkusili, jestli z dodavatelských podkladů dokážeme připravit spolehlivý přehled změn. Až podle výsledku má smysl rozhodnout, co se může do e-shopu zapisovat automaticky.
Příběh E2B jsme zpracovali i pro anglický blog. E2B reports a $120M run rate for its AI agent cloud
V Kodo pomáháme firmám a e-shopům automatizovat práci s daty a propojit ji se systémy, které už používají. Pokud vám pravidelně zabírají čas ceníky, exporty nebo jiné podklady, můžeme společně projít jeden konkrétní postup a najít část, kterou má cenu zautomatizovat. Ozvěte se nám