AloLab studia come rendere gli agenti AI affidabili, sicuri e verificabili, per le operazioni più critiche in ambito enterprise. Ricerca sottoposta a revisione paritaria, strumenti open-source e benchmark derivati dalla produzione.
L'industria ottimizza la capacità dei modelli. Noi ottimizziamo l'affidabilità dell'esecuzione. Un modello di frontiera che produce la risposta giusta nel formato sbagliato è inutilizzabile quanto uno che sbaglia. È la harness a colmare il divario.
Senza una harness, ogni modello che abbiamo testato, open e proprietario, ha raggiunto un'elevata accuratezza sul task ma ha prodotto zero output analizzabile. Il collo di bottiglia non è mai stato il ragionamento. Era l'esecuzione strutturata.
Benchmark GSM8K, prompting naive — nessuna istruzione di formattazione. L'accuratezza sul task misura la correttezza matematica; l'accuratezza dell'output misura correttezza + output strutturato valido.
Noi misuriamo il lavoro. Ogni chiamata a strumenti, passo di ragionamento, ciclo di retry e modalità di errore, registrato e classificato. Lo scoring binario pass/fail nasconde le patologie di esecuzione che rendono gli agenti inaffidabili in produzione.
La direzione che rileva un comportamento non è la direzione che lo controlla. Misuriamo l'angolo tra conoscere e orientare — una firma calcolabile dai pesi del divario tra rilevazione e intervento.
I modelli possono essere accurati all'85% eppure utilizzabili allo 0%. AloLab, un ottimizzatore iterativo di prompt, raggiunge l'84–95% di accuratezza dell'output strutturato da una baseline dello 0% — senza fine-tuning.
Altri paper sono in arrivo. Il framework e i benchmark sono open-source su github.com/alomana-lab/alolab.
Il paper, il framework e i benchmark sono pubblici. Pubblichiamo perché la riproducibilità è lo standard, non l'eccezione.
AloLab è il braccio di ricerca di Alomana, una piattaforma AI enterprise che opera in un'istanza privata, certificata ISO 27001. Le tue tracce di produzione, i tuoi modelli e i tuoi prompt ottimizzati non escono mai dal tuo ambiente.
L'intelligenza di traiettoria valuta ogni passo compiuto da un agente AI — chiamate a strumenti, ragionamento, retry, errori — non solo l'output finale. La ricerca di AloLab mostra che questa analisi passo per passo rivela modalità di errore invisibili alle valutazioni standard pass/fail.
I benchmark standard misurano solo l'accuratezza sul task. La ricerca di AloLab dimostra che i modelli possono raggiungere l'85% di accuratezza sul task producendo però lo 0% di output utilizzabile: il divario di affidabilità dell'output strutturato rende i punteggi dei benchmark fuorvianti per il deployment in produzione.
AloLab è un ottimizzatore iterativo di system prompt che richiede solo accesso black-box tramite API. Analizza le tracce di esecuzione degli agenti, individua i pattern di errore ricorrenti e riscrive la harness di orchestrazione — raggiungendo l'84–95% di accuratezza dell'output con overhead di latenza pressoché nullo.
Sì. Il framework e i benchmark di AloLab sono open-source su github.com/alomana-lab/alolab. Il paper sottoposto a revisione paritaria è disponibile su arXiv 2605.02363.
Esegui AloLab sui tuoi modelli e sulle tue tracce di produzione. Confronta gli agenti con una baseline già in produzione. Colma il divario di affidabilità prima che raggiunga i tuoi clienti.