Agnost AI ローンチ：チャットおよび音声エージェント向けプロダクト分析

Agnost AIは、YC S26の共同創業者ShubhamとParthによって設立され、チャットおよび音声エージェントを構築するチーム向けのプロダクト分析プラットフォームです。SDKやOpenTelemetryを介して本番会話メッセージを取り込み、従来の評価では見逃される行動上の障害（ユーザーがエージェントに罵声を浴びせる「レイジプロンプト」、同じリクエストを繰り返し言い換える、エージェントを訂正する、不足機能を要求する、技術的に正しい回答後に離脱するなど）を明らかにします。

仕組み

チームは、SDK（PyPIおよびnpmで利用可能）またはOTelを通じてエージェントの会話メッセージを送信します。オプションでアカウント、プラン、ソース、組織などのメタデータを付与できます。Agnost AIは会話をプロダクト固有の意図にクラスタリングします。機能リクエストとバグはデフォルトのカテゴリで、他のクラスタのほとんどはデータから動的に作成され、時間とともに進化します。平易な英語で独自のクラスタを作成することもできます。クラスタが広くなりすぎるとシステムが分割し、新しいパターンが現れると提案します。

実際の例

あるAIビデオ編集企業はAgnost AIを使用して隠れた機能リクエストを発見しました。約70人のユーザーが自動字幕を希望しており、「このフレームにこのテキストを追加」（1セッションで12回）、「キャプションを付けられる？」、「音声の文字起こしをください」など、言語を超えたバリエーションで表現されていました。チームは後にその機能を実装しました。

技術的アプローチ

難しいのは、数百万のメッセージに対してすべてをLLMに送信せずに処理することでした。ClickHouseでは、「会話全体から時間順に最新50イベントを取得」と「この会話の全イベントを取得」では異なるソート順が必要なため、ソートキー、パーティション、マテリアライズドビュー、プロジェクションを反復改善しました。新しいクラスタを見つけるには、すべてをLLMに送信するのは遅く高コストです。コサイン・ドリフトに基づいて会話をセグメント化し、BIRCHで候補空間を圧縮し、より小さいセットにHDBSCAN風のクラスタリングを適用します。既存クラスタのマッチングには埋め込み、小規模分類器/BERTモデルを使用し、LLMは曖昧な場合のみフォールバックとして使用します。

料金

• スターター: 無料 — 月1,000メッセージまで、保存期間7日
• プロ: $499/月 — 月100,000メッセージまで、保存期間90日、優先サポート
• エンタープライズ: カスタム — より高ボリューム、セキュリティ、保存期間、監査ログ、カスタムSLA

ステータス

Agnost AIは複数の企業で稼働しており、1日あたり約100万のチャットおよび音声メッセージを取り込んでいます。SOC 2 Type 1準拠（Type 2は進行中）。各顧客のデータはその顧客のみが使用します。サインアップ不要のインタラクティブデモはapp.agnost.aiでご利用いただけます。

今すぐ、実際の本番会話からレイジプロンプト、繰り返しの再試行、セットアップの摩擦、離脱リスクなどのシグナルを検出しましょう。