Acyclic Labs
Fall 2026活動中長時間タスクを指数関数的に高速化するエージェントスウォーム
- サマリー
- 複雑で長時間かかるタスクを抱えるチーム向けに、エージェントスウォームの実行基盤を提供する
- 課題
- エージェントは一度に一歩ずつしか進まず、複雑なタスクに数時間から数日かかる
- 解決策
- タスクを多数のエージェントに分割し、各自がワークスペースのフォークで並列に作業して統合する
AI による要約
- 所在地
- London, England, United Kingdom
- チーム規模
- 2 人
- 創業年
- 2026
- YC パートナー
- Aaron Epstein
事業内容
Acyclic は、エージェントスウォームのインフラを構築している。エージェントを並列実行するオープンソースのプリミティブと、スウォームを代行運用するマネージドエージェントプラットフォームだ。複雑で長時間かかるタスクを多数のエージェントに分割し、各エージェントはワークスペースの即時フォークで作業するため、わずかな時間で完了する。 我々は、モデルそのもの以外にも、エージェントの動かし方に大きな伸びしろがあると信じて Acyclic を作った。エージェントはすでに実務をこなせるが、依然として一度に一歩ずつしか進まないため、複雑なタスクには数時間から数日かかる。スウォームとして動かすのはインフラの問題だ。各エージェントの隔離、作業の分割、競合なしの結果統合が必要になる。現在、チームは Acyclic を使って、重いドキュメント処理パイプラインを数時間ではなく数分で実行している。 ケンブリッジで我々は ML と自動並列化コンパイラを研究し、その後、本番のマルチエージェントシステムを構築した。Ram は Palantir の FDE として製薬クライアント向けに治験設計システムを納品し、Varun は Tracelight で Big 4 会計事務所向けにエージェントアーキテクチャを率いた。エージェントは十分に優秀なのに、なぜ数千個を同時に動かして、すべてをより速く安くできないのか。我々は同じ問いを持ち続けた。Acyclic はその答えだ。
創業者
Ram は Acyclic Labs の創業者。ML 研究からキャリアを始め、低リソースのヴェーダ・サンスクリット語の転移学習に関するケンブリッジでの学位論文は、最先端を上回り ACL WiNLP で発表された。 Palantir では FDE として、治験設計向けのマルチエージェントシステムを納品した。この仕事を通じて、モデルの先にスケールすることで大きな成果が得られると確信した。Acyclic では、エージェントスウォームが複雑で長時間かかるタスクを数日から数時間に変えるためのインフラを構築している。
Acyclic Labs(YC F26)の共同創業者。 ケンブリッジでは、自動並列プログラミング言語の構築を研究した。その後、Tracelight(https://tracelight.ai)でエージェントアーキテクチャと Excel エンジンに取り組んだ。 Acyclic では、エージェントのワークフローから暗黙の並列性を引き出し、低コスト・低レイテンシの効率的なスウォームに変えるインフラを構築している。
YC の会社ページに本人が掲載している情報(日本語訳は AI 翻訳。未翻訳分は英語原文)