---
title: "Стартап Plurai залучив 13 мільйонів доларів для покращення роботи ШІ-агентів"
url: "https://www.faktyua24.com/startap-plurai-zaluchiv-13-milyoniv-dolariv-pokraschennya-roboti-shi-agentiv-839c1a/"
published: "2026-11-11T16:00:00+02:00"
modified: "2026-11-11T16:56:11+02:00"
section: "Технології"
language: "uk"
publisher: "Факти Україна 24"
---

# Стартап Plurai залучив 13 мільйонів доларів для покращення роботи ШІ-агентів

![Plurai wants to help AI agents work better using the same approach that helped get self-driving cars to roads](https://www.faktyua24.com/wp-content/uploads/2026/11/7a81e91a39b6dc5e3e22eaf021f47dde-1024x683.webp)

- Компанія Plurai залучила 13 мільйонів доларів інвестицій для розробки платформи симуляції ШІ-агентів.
- Технологія використовує синтетичні дані для виправлення помилок та підвищення точності моделей.
- Рішення має на меті зробити ШІ-агентів надійнішими та значно знизити витрати на їх експлуатацію.

Стартап Plurai оголосив про отримання 13 мільйонів доларів фінансування у межах посівного раунду. Раунд очолила компанія Team8 за участі U&I, Velocity та Mercer. Компанія планує використовувати ці кошти для масштабування своєї платформи, яка готує моделі штучного інтелекту до виконання складних завдань за допомогою методів, аналогічних до тих, що застосовуються в автономному водінні.

За словами засновників Ілана Кадара та Елада Леві, які раніше працювали у сфері технологій автономних транспортних засобів, сучасні ШІ-агенти часто демонструють низьку надійність без постійного нагляду. Зокрема, дослідження EON показало, що навіть успішні моделі, такі як Claude Opus 4.8, виконують завдання з точністю лише 76,8%.

> Ми побачили ту саму закономірність: дуже легко створити демонстрацію, але важко отримати надійний і економічно ефективний продукт. Оскільки ми побачили той самий шаблон, ідея полягала в тому, щоб створити рівень симуляції.

— Ілан Кадар

Для розв'язання цієї проблеми Plurai створює цифровий двійник електронних систем компанії, включаючи бази знань та інструменти, доступні агенту. Платформа моделює можливі сценарії роботи, готуючи систему до складних ситуацій. Це дозволяє здійснювати донавчання невеликих моделей з відкритими вагами, які, за даними тестів спільно з Nvidia та Nebius, здатні перевершувати дорожчі фронтирні моделі.

> Ми можемо взяти велику мовну модель, розбити завдання на менші частини за допомогою симуляції, навчити модель і перевірити, що якість є вищою або порівнянною, при цьому досягаючи зниження витрат на порядок або навіть два.

— Ілан Кадар

Дослідник Google DeepMind Ріа Міяра, яка виступила ангельським інвестором, зазначила, що перевагою Plurai є здатність розуміти причини відмов систем у реальних умовах. Компанія орієнтується на корпоративний сектор, де керівники прагнуть оптимізувати витрати та адаптувати ШІ до власних бізнес-політик, які великі загальні моделі не здатні врахувати автоматично.